另外，虚焊是开不了机的，你这应该是清理灰尘

中关村随便找一家，科贸

kodi

我的判断是这样的：
远古时代，打孔纸带，这是为了给机器可读，人退而求其次，于是对人的要求非常非常高
上古时代，汇编等机器语言，还是为了给机器，但是人要一定程度上可操作，降低了人机交互难度
中古时代，开始有人机交互界面，命令行形式，键盘飞起
近古时代，命令行还是不人性，图形界面发明，鼠标飞起
近代，鼠标键盘还是不爽，开始触摸屏，指哪打哪

同时，在一些应用级软件上，虽然经历了 C/S 、B/S 等阶段，但总归都是为了给人更好的操作，让人肉眼识别然后决策然后操作。

说到底，以上都是人机的交互，UI 也好 UX 也好，目标是人。但是到了当代，AI 化，人好像在中间没啥用。机器与机器的沟通，原则上不需要向“人”兼容——你们（机器们）聊去吧，关我（人）啥事——然后各种 mcp 、skill 偏向于回归 cli 方式，实际上在往中古回归。那么有没有可能往上古回归，再说吧。

先说一件事，那个时代大模型是不是全社会公知的热点吧。

然后他的受众是普通人群，这里的“全中国”“全世界”你认为是普通人群，还是 every single person ？如果是 every single one ，别说做 GPT 的属于“全世界”的人，就算全中国也有一部分人在做大模型，何况他盘古不也是中国人在弄，如果 no one knows ，盘古做的又是什么，岂不自己的话就前后矛盾了。

语境，是要理解对方说话的上下文。所以，是较真他的大嘴且对之嗤之以鼻，还是一定程度上明白他所抛出的这句话？他说话要是严谨，他也不叫大嘴了。诚然于楼上某位所述，对遥遥领先一半的厌恶都来自于他。

@NotLongNil

@NotLongNil 35# 反驳人，起码反驳到点上，我说 GPT 不是大模型了？我说的原话要不你再看看。。。

@gefangshuai 37# 带着有色眼睛，哪怕一个“啊”字，也会有反向理解。谁赢不赢的，我只能说，你的表现让你输了。。。

抛开刻板影响，按照 @restkhz 11#的所述，余大嘴说的没有错，甭管 GPT 和盘古的先后，至少那个时间大模型并不是人人知晓，23 年才开始行业内知晓以及一定范围蔓延，24 年初 deepseek 使得全民知晓，25 年初开始智能体，26 年初开始龙虾

镍氢物理电压 1.2V ，两节串联 2.4V ，有些用电器检测过低电压会当没电
所以串联需要 3V 的化，磷酸铁锂 3.2V 加一节空桶，或者锂电或者锂离子内部带有功率管控制输出电压 3V ，单节并联 1.5V 的话，就只能带有功率芯片控制输出电压 1.5V 的

一是打气、二是加冰，后者维持前者

而瓶装方面，玻璃瓶要比易拉罐的好喝，因为玻璃瓶打入的 CO2 压力更大；而塑料瓶的压力可能更高但是因为高分子乙烯所以会“泄气”

所以现在我买的都是 200ml 的易拉罐，很少 500ml 的塑料瓶，后者喝到最后就真的是糖浆水了，没气还不凉

首先，不是计算机专业，在这误导多少人，所以势必有人开黑腔
其次，不是计算机专业，现在搞这个方面的，但又没有跨学科融汇贯通，我只能一声叹息
再次，如果单纯认为上个大学就是学习知识，那这个大学还真是白上了，我继续摇摇头
最后，学习本来就是自己的事情，无论 Gemini 还是别的什么，只不过是一种帮助学习的手段。倒推五年，无论什么学科，很难脉络化、体系化学习，但是现在有了人工智能大语言模型，以及丰富优秀的免费教学资源，学习，特别是在大学的空间内学习更变得不是必须，而在以前这个学习的手段物理的大学是占据重要分量的。

harmonyos?

10440 ，有 1.5V/3V 的锂离子，也有 3.2V 的磷酸铁锂，已经不买碱性电池了

如果拆分是主板本身的，比如设置 PE0 是 x4x4x4x4 而不是 x16 ，那这类板卡主要考虑的就是供电质量优劣，换句话也就是选用的功率芯片电容电阻比较可靠；至于数据线路，电路板上不是那种脑残大直角，问题不大，特别是 PCIE4 及以下。——基于这个自行便可分析，而不需要人云亦云。

如果主板不能拆分，那需要一个桥芯片一分四，估计价格就绕路走了。

这功能听起来很鸿蒙，或者其他几个厂商也有一些类似的实现

只要是 GB10 的方案，主板系统全一样，散热模组也大差不差，唯一差别就是外壳做工，据说 DGX 是比较差的，我买的 ThinkStation 还可以，从对比图看，可能 ThinkStation 镂空多一些散热好一点。

系统都是基于 Ubuntu24 的适配版，因为 CPU 是 Grace ，ARM 的架构，有一些模型应该适配的但不能用

不是把 claude 读成了 cloud ，是嘴张不开，把 cloud 的啊欧读成了奥欧，更像是 au 的ɔ:，甚至不区分英语的长短元音问题，直接成了 clod/klɔd/

一个人能完成百万行级代码么？项目复杂度上去了，并不是一个人就搞定的，需要流水线完成各项分支作业，要不为什么有软件工程这个概念呢。

人工智能一样啊，复杂大工程拆分成小功能，每个功能用 VibeCoding 实现。所以关键还是有各种岗位的 AI ，什么需求分析 AI 、系统架构 AI 、代码 AI 、测试 AI 。。。。

最后什么都不是上限——相比人有上限：团队能力，人力成本，时间周期等

搭个车，注册 bigmodel.ai 送了几百万 token ，但是 opencode 用了两下怎么就没有了，opencode 上统计不到 10w

OP 觉得 V2 都是眼科专家么。。。