我考虑把孤论道德经训练到模型里去，数据在手，天下我有。到时候推出一个孤论专版模型
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孤鸿泽的文章
用一家店rtxpro6000比我买的时候涨价7000，这玩意成为本地生产力的门槛
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很多人的思维很奇怪，特别喜欢用工具，一点小事就要找个什么工具。就说devops这
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大型项目的规划和初始生成可以用claude4.7，效率与完成度确实高。现在cla
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anthropic的claude opus 4.7确实强到离谱。早上我用二十分钟
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稍微加点光影效果，现在本地生图完全可以作定妆和分镜了，后期再一调色，难分真假。
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我在本地生成的图片，感觉与在线大模型没有太大差别吧。
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rtxpro6000有三个版本，服务器版没有散热，工作站版是双涡轮，Max-Q版
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随着AI智能化的加速，提示词的能力差异会导致社会分层。表达能力的强的人会获得指数
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有很多技术不能做培训，不是几个东西不能教，而是很多不能教。你要是入门了，自己能过
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视频合成的时候所有资源全部拉满，一点余量都没了。
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我现在用qwen3.6 27b Q8 上下文256k KV不做量化的全资源模式做
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xAI每月烧钱约10亿美元，2025年全年亏损约130亿美元，直接把SpaceX
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qwen3.6 27b的出现是一个本地部署的拐点，就像openai推出chatg
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马斯克宣布xai解散了，这应该是美国AI巨头第一个承认通用AI失败进行并构转型的
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晚上做的酱大骨和肉汤白菜粉条，我这一天可忙了…
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我为什么一反常态地买了rtxpro6000，一是业务场景非常清晰，特别是qwen
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云端的上下文理解力和存储确实强，但这是基于你的支出成正比的，你再想想这划算吗？除
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我在去年 token最便宜的时候使用cursor完成了对guda.cn的底层架构
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换个思路，将来大模型公司可以把一部分算力下放到本地，根据本地硬件所能自我消化的能
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