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霖霖畅谈武器的文章

叙拉古(Syracuse):中学时发现家里书架上有本《伯罗奔尼撒战争史》,于是翻

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威尼斯:始于阿提拉、终于“阿提拉”。威尼斯发明了现代金融也发明了完善的专利制度。

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圣马力诺:现存最古老的共和国。打开意大利地图放大,你会发现它境内还有一个小国圣马

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西罗马最后的都城: Ravenna. 西罗马最后一位皇帝在此禅让给东哥特人,日耳

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Orvieto的Etruscan 博物馆: 当今汉语输入拼音是主要方法,而拼音来

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俄空军将领头部遭到枪击:俄媒报道,俄第22重型轰炸机师师长 Maj. Gen.

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印度媒体:泥石流都是中国的错。以前在机场经常看见机场服务人员用轮椅推着一长队印度

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美媒:美中情局长莫斯科秘密之行意在警告俄联邦不得妄动。美媒报道,美中情局长秘密前

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AMD 发布 ROCM 10: 十年磨一剑,AMD在软件生态方面取得重大进展,R

AMD 发布 ROCM 10: 十年磨一剑,AMD在软件生态方面取得重大进展,R

AMD 发布 ROCM 10: 十年磨一剑,AMD在软件生态方面取得重大进展,ROCM 10 发布使在AMD 硬件上AI部署不再需要查看复杂的匹配矩阵。我第一时间在 Ubuntu 26.04 上安装了 rocm 10,然后在 Strix Halo 下编译了 llama.cpp ,零错误、零警告干净通过。另外 Llama.cpp+Rocm 的性能明显超过了 Vulkan ,终于 ​

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Qwen 3.8 27B 本地项目开发:模型重要,驾驭者同样重要。今天看到一个项

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Qwen 3.8 27B 本地项目开发:模型重要,驾驭者同样重要。今天看到一个项
Qwen 3.8 27B 本地项目开发:模型重要,驾驭者同样重要。今天看到一个项目 github /syv-ai/qwen38-27b-rtx3090,它通过对 vllm 一系列针对性深度优化,竟然能让 QWEN 3.8 27B 在 RTX 3090 这匹老马上跑出 120 toks/s  --- 关键是缩小了猜测模型的词汇表与猜测模型大小,优化其部分注意力机制。看来老硬 ​

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Qwen 3.8 27B 本地项目开发:模型重要,驾驭者同样重要。今天看到一个项目 github /syv-ai/qwen38-27b-rtx3090,它通过对 vllm 一系列针对性深度优化,竟然能让 QWEN 3.8 27B 在 RTX 3090 这匹老马上跑出 120 toks/s --- 关键是缩小了猜测模型的词汇表与猜测模型大小,优化其部分注意力机制。看来老硬 ​
满清后期人物汉译名-满文-拉丁对照表: Qwen3.8 生成。

鸦片战争(1840年)以来著名(含臭名)的满族人物,按“皇帝—宗室亲贵—权臣/签约代表”分类,列出中译名、满文、拉丁转写(穆麟德方案)、氏族/旗籍及主要“事迹”。
说明:满族传统“称名不称姓”,故表中“满名”即其本名;拉丁转写采用学界 ​

满清后期人物汉译名-满文-拉丁对照表: Qwen3.8 生成。 鸦片战争(1840年)以来著名(含臭名)的满族人物,按“皇帝—宗室亲贵—权臣/签约代表”分类,列出中译名、满文、拉丁转写(穆麟德方案)、氏族/旗籍及主要“事迹”。 说明:满族传统“称名不称姓”,故表中“满名”即其本名;拉丁转写采用学界 ​

满清后期人物汉译名-满文-拉丁对照表: Qwen3.8 生成。 鸦片战争(1840年)以来著名(含臭名)的满族人物,按“皇帝—宗室亲贵—权臣/签约代表”分类,列出中译名、满文、拉丁转写(穆麟德方案)、氏族/旗籍及主要“事迹”。 说明:满族传统“称名不称姓”,故表中“满名”即其本名;拉丁转写采用学界 ​
满清后期人物汉译名-满文-拉丁对照表: Qwen3.8 生成。鸦片战争(1840

满清后期人物汉译名-满文-拉丁对照表: Qwen3.8 生成。鸦片战争(1840

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某汉语AI还系着满清辫子:主子最信任的奴才是满足的奴才。刚看到应该是某国内AI

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沙皇先于林肯解放奴隶? 刚看到一个“有趣”的说法,俄国沙皇1861年就解放了两千

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苏联已经灭亡三十多年:俄罗斯人一般也不会给苏联红军暴行护短,想不到中国还有不少迷

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GPT对苏军在中国东北强奸中国妇女数量的分析:受害者约30万人。参照德国被强奸人

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论叙事:西方叙事、东方叙事,叙事英文 narrative 。怎么定义某某叙事呢?

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《抗战时期苏联对中国的侵略扩张》:刚在网上浏览,看到湖南主办的“抗日战争纪念网”

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