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豆始谈谈科技的文章

不过Strix Halo部署本地AI的话现在确实有个矛盾,使用AI/Agent工具不熟练的用户很难抽得动ROCm(不用Agent的话每个ROCm版本配每个模型量化格式都得找最合适的C编译器,你就找去吧),能熟练使用AI抽ROCm的用户一般也看不上Strix Halo那点破算力,最合适的也就咱这种只拿来做玩具以抽ROCm本身为最大快乐 ​

不过Strix Halo部署本地AI的话现在确实有个矛盾,使用AI/Agent工具不熟练的用户很难抽得动ROCm(不用Agent的话每个ROCm版本配每个模型量化格式都得找最合适的C编译器,你就找去吧),能熟练使用AI抽ROCm的用户一般也看不上Strix Halo那点破算力,最合适的也就咱这种只拿来做玩具以抽ROCm本身为最大快乐 ​
#满配实力KUN见成都式热情# 属于成都的潮酷时刻已上线,起亚全新赛图斯搭配蔡徐坤,外观锋芒尽显,配置硬核能打,浸润满城烟火,氛围感直接溢出屏幕耶#起亚全新赛图斯##蔡徐坤##起亚# ​

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欧洲央行官员同步释放鹰派信号,倾向9月加息;英国央行行长贝利则态度温和,暗示暂观其变。此外,特朗普再度施压解雇美联储理事库克,政治干预阴影未散。拉加德、植田和男及鲍威尔均缺席本届会议。会议害聚焦代币化等金融创新挑战。 ​

欧洲央行官员同步释放鹰派信号,倾向9月加息;英国央行行长贝利则态度温和,暗示暂观其变。此外,特朗普再度施压解雇美联储理事库克,政治干预阴影未散。拉加德、植田和男及鲍威尔均缺席本届会议。会议害聚焦代币化等金融创新挑战。 ​

#披哥6群像感已成# 看多了综艺刻意制造冲突,这种松弛真诚的相处简直是清流[耶]#披荆斩棘# ​

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现在有一个情况确实跟矿潮差不多,就是对于真的需要大量内存的用户来说,虽然内存价格昂贵但产生的收益在AI加持下一般也是实实在在扩大了的,能消耗大量内存的应用目前来看部署上AI之后基本都是如虎添翼;真正倒霉的反而是只需要少量内存的基础用户,矿潮那会也是,真用得上3090的,挖一挖都回本了,但 ​

现在有一个情况确实跟矿潮差不多,就是对于真的需要大量内存的用户来说,虽然内存价格昂贵但产生的收益在AI加持下一般也是实实在在扩大了的,能消耗大量内存的应用目前来看部署上AI之后基本都是如虎添翼;真正倒霉的反而是只需要少量内存的基础用户,矿潮那会也是,真用得上3090的,挖一挖都回本了,但 ​

好像现在已经有了专门给AI挖坑的问题了: 一个商人骑一头驴要穿越 1000 公里长的沙漠,去卖 3000 根胡萝卜。已知驴一次性可驮 1000 根胡萝卜,但每走 1 公里又要吃掉 1 根胡萝卜。问:商人共可卖出多少根胡萝卜?(请列出详细推导过程) 这个问题人类解起来很容易,但是输入AI就会导致超长思考链+可 ​

好像现在已经有了专门给AI挖坑的问题了: 一个商人骑一头驴要穿越 1000 公里长的沙漠,去卖 3000 根胡萝卜。已知驴一次性可驮 1000 根胡萝卜,但每走 1 公里又要吃掉 1 根胡萝卜。问:商人共可卖出多少根胡萝卜?(请列出详细推导过程) 这个问题人类解起来很容易,但是输入AI就会导致超长思考链+可 ​

SK海力士CEO郭鲁正给出半导体行业迄今最强硬的多头判断,存储芯片供应短缺将延续至2030年底,且即便届时出现下行,冲击也将远小于历史水平。他将这一逻辑锚定于AI驱动的结构性转变:需求正从标准化产品加速向定制化迁移,供需失衡的周期性规律或将就此改写。 ​

SK海力士CEO郭鲁正给出半导体行业迄今最强硬的多头判断,存储芯片供应短缺将延续至2030年底,且即便届时出现下行,冲击也将远小于历史水平。他将这一逻辑锚定于AI驱动的结构性转变:需求正从标准化产品加速向定制化迁移,供需失衡的周期性规律或将就此改写。 ​
感觉这波无论如何结束,存储器供应链的形式都要变天了 ​

感觉这波无论如何结束,存储器供应链的形式都要变天了 ​

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英伟达公布Q2财报,单季营收达960亿美元实现翻倍,并罕见给出2028财年营收增长约70%的超预期指引。CEO黄仁勋强调,70%的增长仅是“受限于产能”的结果,在Agentic AI普及的推动下,真实市场需求增速远超100%。同时,黄仁勋力挺对前沿AI实验室的500亿美元投资,直言“唯一的遗憾是没能更早投资”。 ​

英伟达公布Q2财报,单季营收达960亿美元实现翻倍,并罕见给出2028财年营收增长约70%的超预期指引。CEO黄仁勋强调,70%的增长仅是“受限于产能”的结果,在Agentic AI普及的推动下,真实市场需求增速远超100%。同时,黄仁勋力挺对前沿AI实验室的500亿美元投资,直言“唯一的遗憾是没能更早投资”。 ​

英伟达提前一整年给出2028财年增长70%的收入指引,黄仁勋说,没有供应限制还能更高。代价是毛利率指引压到71%,采购承诺暴增至2790亿美元锁死内存产能。牺牲利润率换产能和收入,确定性是用钱买来的。此外,英伟达选择主动承担成本上涨,向上下游让利以巩固产业链,代价是自身资产负债表变重。 ​

英伟达提前一整年给出2028财年增长70%的收入指引,黄仁勋说,没有供应限制还能更高。代价是毛利率指引压到71%,采购承诺暴增至2790亿美元锁死内存产能。牺牲利润率换产能和收入,确定性是用钱买来的。此外,英伟达选择主动承担成本上涨,向上下游让利以巩固产业链,代价是自身资产负债表变重。 ​

智谱确认引发热议的神秘模型Ox Alpha为其GLM系列新迭代,并将于当晚开源模型权重。该模型以匿名形式上架OpenRouter后凭借免费及强劲性能登顶使用量榜首(达DeepSeek两倍以上),其SWE编程评测得分达80%,此前已被开发者通过技术特征精准破解身份。 ​

智谱确认引发热议的神秘模型Ox Alpha为其GLM系列新迭代,并将于当晚开源模型权重。该模型以匿名形式上架OpenRouter后凭借免费及强劲性能登顶使用量榜首(达DeepSeek两倍以上),其SWE编程评测得分达80%,此前已被开发者通过技术特征精准破解身份。 ​
也是好事也是坏事吧,好在不用换主板,坏在现在的AMD主板实在是太烂了,旗舰型号拼尽全力给B960舔鞋底实在让人难绷 ​

也是好事也是坏事吧,好在不用换主板,坏在现在的AMD主板实在是太烂了,旗舰型号拼尽全力给B960舔鞋底实在让人难绷 ​

也是好事也是坏事吧,好在不用换主板,坏在现在的AMD主板实在是太烂了,旗舰型号拼尽全力给B960舔鞋底实在让人难绷 ​

第二财季,英伟达营收创两年最高同比增速,数据中心收入同比增117%,毛利率持平前一季的75%,当季录得近78亿美元股权证券净收益。第三财季营收指引中值同比增长放缓至近90%、不含中国数据中心计算收入,未超越机构最乐观预期,毛利率指引中值下滑至74%、略低于预期。英伟达称Rubin加速进入全面量产,黄 ​

第二财季,英伟达营收创两年最高同比增速,数据中心收入同比增117%,毛利率持平前一季的75%,当季录得近78亿美元股权证券净收益。第三财季营收指引中值同比增长放缓至近90%、不含中国数据中心计算收入,未超越机构最乐观预期,毛利率指引中值下滑至74%、略低于预期。英伟达称Rubin加速进入全面量产,黄 ​

让你知道知道,谁才是速成车大户,看看你中标了没有. .. 凡是召回编号是S打头的,全是安全召回。。体面的召回是主动召回,不体面的召回是国家强制命令召回。。但都不耽误你是S打头,是踩破了安全红线。 目前搜索查询到的热门厂家安全召回和S打头的编号如下: 小米SU7一款车4个S级安全召回编号,,S ​

让你知道知道,谁才是速成车大户,看看你中标了没有. .. 凡是召回编号是S打头的,全是安全召回。。体面的召回是主动召回,不体面的召回是国家强制命令召回。。但都不耽误你是S打头,是踩破了安全红线。 目前搜索查询到的热门厂家安全召回和S打头的编号如下: 小米SU7一款车4个S级安全召回编号,,S ​

你这个车是不是速成车,看你的S级安全召回次数就行了。你连安全底线都守不住,我不相信你车子的其他部位会精益求精。。。严重指出,,奔驰一年4次S级安全召回,这个质量跟小米差不多了。。奔驰系的:S2026M0051V‌,‌S2026M0010V‌,S2026M0011V‌,S2026M0026I‌ ​

你这个车是不是速成车,看你的S级安全召回次数就行了。你连安全底线都守不住,我不相信你车子的其他部位会精益求精。。。严重指出,,奔驰一年4次S级安全召回,这个质量跟小米差不多了。。奔驰系的:S2026M0051V‌,‌S2026M0010V‌,S2026M0011V‌,S2026M0026I‌ ​

#宇树科技为何遭遇抛售# 宇树的股价不是脱离基本面,而是参与炒作的人不认为世界上存在基本面这种东西[允悲] 类似不尊重规律的行为实在是太多了,本质上就是“被照顾”的太多,大资金等(应该允许任何市场主体通过合法的反向交易纠正错误定价,并且让做出错误定价的人真实、完整地承担损失)得到这种 ​

#宇树科技为何遭遇抛售# 宇树的股价不是脱离基本面,而是参与炒作的人不认为世界上存在基本面这种东西[允悲] 类似不尊重规律的行为实在是太多了,本质上就是“被照顾”的太多,大资金等(应该允许任何市场主体通过合法的反向交易纠正错误定价,并且让做出错误定价的人真实、完整地承担损失)得到这种 ​
这条新闻槽点太多了甚至让人看了标题就想笑 ​

这条新闻槽点太多了甚至让人看了标题就想笑 ​

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有种感觉,目前的 LLM 处在从人使用 LLM 为主,到 agent 使用 LLM 为主的过渡期 背后的技术和应用范式都没处理好,所以最新的前沿 LLM,只要动用多 agent 集群,体验都不好 一来过程更加黑箱了,完全无法控制,二来成本高到离谱,完全脱离了实际可用范畴 至于如何解决,目前还没看到特别好的解决方案 ​

有种感觉,目前的 LLM 处在从人使用 LLM 为主,到 agent 使用 LLM 为主的过渡期 背后的技术和应用范式都没处理好,所以最新的前沿 LLM,只要动用多 agent 集群,体验都不好 一来过程更加黑箱了,完全无法控制,二来成本高到离谱,完全脱离了实际可用范畴 至于如何解决,目前还没看到特别好的解决方案 ​

DeepSeek 的 harness,就像是犀牛里的 grasshopper 插件 虽然用 grasshopper 这种参数化建模,很多时候会比直接手搓建模思考方式和链路复杂不少 但一旦掌握成熟,威力完全是不可同日而语的 ​

DeepSeek 的 harness,就像是犀牛里的 grasshopper 插件 虽然用 grasshopper 这种参数化建模,很多时候会比直接手搓建模思考方式和链路复杂不少 但一旦掌握成熟,威力完全是不可同日而语的 ​

说一个大部分人感觉我在装*的暴论:现有三大Agent:Workbuddy,Codex(我承认它挺好用的),ClaudeCode全是玩具,根本不是什么具有变革性的东西: 1. 我的理解是SAAS从来都是服务企业的,而非服务个人,你见过谁家的SAAS靠toC赚钱了?现在流行的Agent都是服务个人的,所以现在还处于AI改变生产力的前夜 ​

说一个大部分人感觉我在装*的暴论:现有三大Agent:Workbuddy,Codex(我承认它挺好用的),ClaudeCode全是玩具,根本不是什么具有变革性的东西: 1. 我的理解是SAAS从来都是服务企业的,而非服务个人,你见过谁家的SAAS靠toC赚钱了?现在流行的Agent都是服务个人的,所以现在还处于AI改变生产力的前夜 ​