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V2EX member #529231, joined on 2021-01-19 09:08:53 +08:00
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caoguofeng's recent replies
心脏与血管不好的,要悠着点。特别是经常加班、熬夜的人,会加重猝死的概率。
19h 51m ago
Replied to a topic by onc › 分享发现 › AI 时代前的隐忧 !
2018 年 OP 都有这种前瞻性。NB !你是穿越过来的吗?

我也思考过类似的问题: https://www.v2ex.com/t/1250467

不过时至今日,依旧是反对、嘲讽的声音居多。
和中国人没关系。我都跳出多少次 region unavailable 了。Claude 一直都知道我是中国人,在中国通过代理使用。对话时经常告诉我,你的时区,你的法律是否允许,有些站点可能需要通过代理才能访问。。。。
20h 13m ago
Replied to a topic by znedyrk › OpenAI › TIBO 的 28 天挑战是不是彻底拉了胯了😓
GPT 现在可能是世界上最蠢的模型了。

我用 gpt-6.1-sol ultra 做出来的东西就是垃圾。我的 Codex 没有 5 小时的限制,想着天天重置也别浪费,干一些不重要的,干活质量白送我都不想用
1 day ago
Replied to a topic by noonhorse › 程序员 › 代码是不是没什么价值了
我把自已很多年以前,写了很久的项目全都彻底删除了。自从有了 AI ,这些东西都应该进垃圾桶;开源别人不一定用,AI 写的又快又好。
我的是瓦工美西 CN2 ,自己一个人用,几年了稳如老狗。
@keenkiller 你在 #90 楼说 "千问的开源更像是一种 kpi ,模型本身的影响力也不够,大部分是玩具。"
我回复你:Qwen 的开源,开发者用户数第一是有数据支撑的。主贴也说了:Qwen 开源了超过 460 个模型,衍生模型超 30 万个,全球下载量破 20 亿次,其中 Qwen2.5 也是无数模型变体的底座。如果你需要在项目中引入本地 LLM ,或对模型微调,Qwen2.5 是最好的选择。说明你平时不接触这些,我说你外行可能过了,向你道歉。

@v2er119 主贴与我 #83 楼的回复,说了这么多数据与理论依据,你都看不见?“出发点和定性的数据和事实现都没有, 真是无知者无畏” 甚至连 “文革风” 都出来了,666
@Xi #86 本贴就有如此之多看不起其它 LLM 的,更不用说其它地方。我确实拿钱了,字节和阿里都给了,你也收到 DeepSeek 的钱了吧。

@keenkiller #90 外行的眼里是这样的。也不知道你们刻板印象哪来的,是营销号还是自己琢磨出来的? Qwen 的开源,开发者用户数第一是有数据支撑的。

@v2er119 #91 你理解能力有问题。我支持百家争鸣,所以才说不要神化某个模型。

@xfl12345 #98 我知道,先有 DeepSeek 后有天,DeepSeek 教全世界 LLM 如何做思维链。不过 OpenAI o1-preview 、Gemini 2.0 Flash Thinking 、QwQ-32B-Preview 开源模型,都早于 DeepSeek R1 ,可能我们生活在不同的时间维度吧。

@qiumaoyuan #105 我天天用豆包 Seed-TTS-2.0 ,给孩子讲故事,看豆包 Seedance 2.5 制作的 AI 漫剧,有问题吗?

@leofee #112 我工作用 Claude ,生活用豆包,查资料用 DeepSeek ,换着开完全不会塞车。所以收起你的优越感吧。

@zephyru “其它几家开源的基本只是结果而不是过程,创新性的方法也有但数和质量都要弱”,不太认同,就拿 Kimi 的 MuonClip 、Kimi Linear 、Attention Residuals 这些开源来说,质量算得上行业顶尖。
@Anarchy #8 你楼下 #9 不就是神话的分子之一。

@icinessz #30 Gemini 4 Argon 不至于 “智商水平表现和糖豆一样” 吧

@unt #45 我当然用过。Qwen3.8-Max 没有你说的那么不堪。Qwen 开源系列超 30 亿次下载,他们都没你懂?

@linyongxin #50 阿里开源了超过 460 个模型,全球下载量 20 亿,这还不叫开源嘛

@coefu #55 虽然 1 楼说阿里的开源"不如一坨屎"。但 Qwen2.5-7B-Instruct 的厉害,DeepSeek 根本比不上,懂的自懂。

@Yadomin #57 抱歉,我的智商与豆包相比,不及它亿分之一。

@qiumaoyuan #59 我目前主力是 Claude+Codex ,从最基本的 ReAct + Func Calling 开发过 Agent 系统,研究过 Transformer 、Vector 、Embedding 、Tokenizer 的机制,应该说会用一点 AI 吧。

@donghunglinuxdo #68 豆包免费给这么多人用,语音、生成图片、视频。每天几亿人薅羊毛,这算力成本太高了。

@shintendo #69 可不是嘛…… 虽然帖子数据写的很明白,还有这么多人不知道中国居然有这么多开源的 LLM ,并且实力也不弱。

@mns #75 程序员也是人类啊?也配拥有思考的能力。

@Felldeadbird Claude 从能力上被神化,DeepSeek 从口碑上被神化。不能相提并论。

@wilddog 我不解的是被神化,好像 DeepSeek 才是我们国家 AI 未来的希望。好不好用,能力如何是另一维度的话题,那个只能说因人而异。另外对于普通人来说,豆包才是最好用的
@Kevin2 实际上,现在 LLM 的快速发展离不开 RSI 。你说的这些是 LLM 的基础架构,我在最初了解 Transformer 与 Tokenizer 的原理时,也觉得 AI 没有思想,只能人工干预。

现有的 AI 完全可以依赖 Self-Evolution 来发现、分析、验证、质疑。未来凡是“客观真理反馈机制” 都会被 AI 攻破并超越,围棋、数学、算法、量化金融等等。
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