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V2EX 第 358382 号会员,加入于 2018-10-24 20:23:54 +08:00
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rus4db 最近回复了
74 天前
回复了 majula 创建的主题 程序员 从近期 bilibili 的“小孩吵架”看开源氛围
双方或许都有些(高功能)自闭症(谱系)的倾向,以钻牛角尖、缺乏同理心、易怒、特殊且刻板的语言风格为特征。
众所周知,炒股最赚钱的是教别人炒股。你炒我教你,我炒我不炒。

什么深度学习科学算命,自己不要用。拉个群,包装一下,卖给别人用。(滑稽)
1 )参数量是主要矛盾,越多越好。
2 )不必担心量化,量化掉点有限。
3 )实用模型,参数量不可低于 13~14B ,以 72B 量级为佳。
4 )显存是主要矛盾,越多越好。
5 ) 2080ti 魔改 22GiB 显存,性价比较高。
6 )多卡 AI 服务器平台,性价比较高,但要考虑环境和电费开销问题。
图形学不会消失,但是某些旧方法旧思维会逐渐消失。
只要你认为 Sora 是图形学,那么它就是图形学。
你可以拿着 AGI 这把剑,大杀四方。
@kneo 我感受到了你对於大模型的恐惧噢 ——来自大模型
为什么不问问大模型自己呢?我请教了我家大模型,祂是这样答复的,供参考:

将大模型应用到质量领域( Quality Assurance, QA )可以有多种方式,以下是一些可能的策略:

- **自动化测试**:利用自然语言处理( NLP )和机器学习技术,可以创建自动化测试脚本。例如,大模型可以帮助理解和解析复杂的业务逻辑,生成测试用例,甚至预测可能出现的错误。
- **缺陷预测和预防**:通过对历史数据的学习,大模型可以预测代码中的潜在问题,帮助开发者在编码阶段就发现和修复问题,提高产品质量。
- **文档审查和代码审查**:大模型可以帮助审查技术文档和代码,检查语法错误、逻辑错误或不一致之处。
智能客服和用户反馈分析:通过理解用户反馈和问题,大模型可以帮助快速定位产品质量问题,并提供解决方案。
- **持续学习和优化**:大模型可以根据反馈数据持续学习和优化,提高其在 QA 中的表现。
- **质量标准和合规性检查**:模型可以用于检查产品是否符合特定的质量标准或行业规范。
- **流程优化**:通过分析和理解复杂的业务流程,大模型可以帮助优化 QA 流程,提高效率。

实施这些策略需要与业务流程紧密结合,同时也需要对数据进行充分的预处理和训练。此外,由于涉及到敏感的业务数据和决策,数据安全和隐私保护也是需要考虑的重要因素。
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