胖馒侃侃科技的文章

有人觉得江淮尊界刹车踩断了三个品牌就完了，实际上想多了，一个品牌不可能被一次质量问题，或一个部件击垮。丰田道歉多少次了？钢板造假不说，也有刹车油门卡死的脚垫门。大众双离合死亡闪烁，断轴给打个铁皮补丁。每个车企都遇到过比较严重的质量问题，但在这企业漫长的发展运营过程中，属于个别事件

2026-10-10 00:47

有人觉得江淮尊界刹车踩断了三个品牌就完了，实际上想多了，一个品牌不可能被一次质量问题，或一个部件击垮。丰田道歉多少次了？钢板造假不说，也有刹车油门卡死的脚垫门。大众双离合死亡闪烁，断轴给打个铁皮补丁。每个车企都遇到过比较严重的质量问题，但在这企业漫长的发展运营过程中，属于个别事件

在当前电池技术之下，带大电池的车身都超重，所以电车对轻量化其它部件有远超燃油车的诉求。比如汉兰达自重2吨，而差不多体型的问界M7是2.7吨，多了这700公斤必须往回找补。极致的轻量化，换塑料件，挤压最大载重能力，你去看新能源纯电车的载荷能力大多都是卡着国标的，因为它没有余量。燃油车也搞

2026-10-09 22:43

在当前电池技术之下，带大电池的车身都超重，所以电车对轻量化其它部件有远超燃油车的诉求。比如汉兰达自重2吨，而差不多体型的问界M7是2.7吨，多了这700公斤必须往回找补。极致的轻量化，换塑料件，挤压最大载重能力，你去看新能源纯电车的载荷能力大多都是卡着国标的，因为它没有余量。燃油车也搞

这图是我当前AI工作站的配置，你们可以参考一下。经过实际对比测试即梦相较于GTP images2能力整整差了一代。图1是GPT免费生成图2是付费的seedream5.0pro，居然乱码问题还没解决，怎么好意思收钱的？

2026-10-08 16:42

这图是我当前AI工作站的配置，你们可以参考一下。经过实际对比测试即梦相较于GTP images2能力整整差了一代。图1是GPT免费生成图2是付费的seedream5.0pro，居然乱码问题还没解决，怎么好意思收钱的？

AI编程的生产力在普及以后也有边际收益曲线的，一是token的成本不可能无限使用，这导致只能在有限的资源下进行工作，二是即使随便使用token，在遇到复杂问题，大上下文任务，大型工程的时候，AI的效率基本被限定死了，为解决问题所花费的时间随着项目的复杂度提升。我这个项目早期开发效率极高，当代

2026-10-08 04:25

AI编程的生产力在普及以后也有边际收益曲线的，一是token的成本不可能无限使用，这导致只能在有限的资源下进行工作，二是即使随便使用token，在遇到复杂问题，大上下文任务，大型工程的时候，AI的效率基本被限定死了，为解决问题所花费的时间随着项目的复杂度提升。我这个项目早期开发效率极高，当代

本地跑qwen3.8 flash next IQ4 45个token左右，效果相对于qwen3.8 27B还是有不小的提升。90G的模型文件把所有资源都吃满了，我这套设备能运行模型的天花板了。qwen3.8 flash next是125B Moe模型，工作时激活6B，面向下一代qwen的架构。在复杂任务，长上下文上，flash明显优于27B。

2026-10-07 19:45

本地跑qwen3.8 flash next IQ4 45个token左右，效果相对于qwen3.8 27B还是有不小的提升。90G的模型文件把所有资源都吃满了，我这套设备能运行模型的天花板了。qwen3.8 flash next是125B Moe模型，工作时激活6B，面向下一代qwen的架构。在复杂任务，长上下文上，flash明显优于27B。

兰香如故全47集4K资源（夸克🈴百度）大结局⬇️

2026-10-08 14:16

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#荣耀茶话会[超话]# 抽个5.2r 周六晚开问问老婆们收号除了皮肤外比较情什么[期待] 1.漂亮标 2.小垃圾多（天幕回程按键播报等） 3.漂亮小星元（天使蓝莓之类） 4.其他（低场次之类）

2026-10-06 13:32

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兰香如故全47集4K资源（夸克🈴百度）大结局啦⬇️

2026-10-06 13:55

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2026-10-06 02:44

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死刑将至首播6集4K资源（夸克🈴度）攒取⬇️

2026-10-06 00:14

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兰香如故已更41集4K资源（夸克🈴百度）攒取⬇️

2026-10-04 01:10

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魅影神捕首播6集4K资源（夸克🈴度）攒取⬇️

2026-10-02 13:55

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几个新模型的智能，并不是智商真正提升。本质是反复逼近、多次迭代复盘、反复自查错误，通过多次输出最终得到一个更好的结果。这是scaling law失效以后的一个新的增值点，说直白一点大模型为了更好的能力内置了一些agent的react模式。结果就是新一代发布的模型token爆炸，成本飙升。人和模型解决问

2026-10-02 03:10

几个新模型的智能，并不是智商真正提升。本质是反复逼近、多次迭代复盘、反复自查错误，通过多次输出最终得到一个更好的结果。这是scaling law失效以后的一个新的增值点，说直白一点大模型为了更好的能力内置了一些agent的react模式。结果就是新一代发布的模型token爆炸，成本飙升。人和模型解决问