企业生产中也手动去超频吗?我以为跟 CPU 一样,拿来就直接用呢
这应该算是为数不多的御二家上也不一定好的场景了 众所周知,ChatGPT是臭名昭著的中文不说人话,我用它搞中文翻译也一样不说人话 Claude的情况倒好点 关于这个想听一听大伙的想法 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
转自飞书群 注意,内测群貌似不是每个max用户都能进的。 18 个帖子 - 14 位参与者 阅读完整话题
这个19号过期,还剩95E的credits:tp-c3oekjgy21l765awerztp-c3oekjgy21l765awerzqohizxy9r8plvv2lmfb3nneae0xiyqohizxy9r8plvv2lmfb3nneae0xiy 这个20号晚上过期,有110E:tp-cgoaf61iump38jt9pfewotgaasgbjez4ltb0gv7uq7mpvqxq 看看大家有用不 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
看到 MiMo Ultra 想起了cerebras,用的免费的glm4.7,输出快、看着爽,小工具够用 https://private-us-east-1.manuscdn.com/users/310419663026792016/uploads/VC3s3FiYBUNC3fvR4N5EYS_na1fn_5Yqo55S7MV_lia_mnKw.gif?Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IlJlc291cmNlIjoiaHR0cHM6Ly9wcml2YXRlLXVzLWVhc3QtMS5tYW51c2Nkbi5jb20vdXNlcnMvMzEwNDE5NjYzMDI2NzkyMDE2L3VwbG9hZHMvVkMzczNGaVlCVU5DM2Z2UjRONUVZU19uYTFmbl81WXFvNTVTN01WX2xpYV9tbkt3LmdpZiIsIkNvbmRpdGlvbiI6eyJEYXRlTGVzc1RoYW4iOnsiQVdTOkVwb2NoVGltZSI6MTc5ODc2MTYwMH19fV19&Key-Pair-Id=K2HSFNDJXOU9YS&Signature=hbYY4nTkeXKYhSuLL69Q1nRLBvvo6g4Ea5BydOtuCK2Y6fsUI9K0Lf5iCiOn3sP3kNXO9NtY9BkDaxMkNrdwSHFW2NcYlX0iQUrDf-N01yDqYkdpZ02nrf4JvJT~ZHEzeFBXgB1ZJQrwn0x66jyTFJEO8LXO9tubYBof11Z9ky8RmyMbArdkHs-kYlaXR8-NJVa74i5i8h9n42~BIFc6bQ1fgHjqoMt6WX0OKJFgzx~cEEjEQLKxRIGRcmCg~bngGiTYEU3n-Wr3gz9M0SJaJ0kb2gFPgKX8hLwGnXLpc8Dj0vI2CxzrWirlBEiwFTLBG3ydQm9DAft-nmuVuKG4ag__ (图片大于 4 MB) 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我在使用GLM Coding Plan,数小时内完成过去需要数周的开发工作,赠送你1张7天AI Coding体验卡,一起来用吧: 智谱AI开放平台 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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站在这儿: https://wcelo.com 起因是我对那些「 AI 预测世界杯」一直有点怀疑——大多没法证伪,赛后还能随便挑口径圆 回来。所以我干脆把它做成一个能打脸自己的实验:开赛前把三个假设写死、git commit 冻结、锁定赛后怎么算分,之后只许按这套规则结算。 三个假设: 每天拿赛果更新模型,到底比「赛前冻结那版」强不强?(很多号称 live 的模型从不验这个) 概率准不准(校准误差 ECE ≤ 0.05 )? 我最想知道的:让大模型( Claude )每个比赛日前联网读伤病 / 停赛 / 预计首发 / 死亡 之组放水这些「软信息」,折成一个有界的实力修正,它能不能赢过一个 1997 年的纯 统计模型( Elo + 双泊松 + 10 万次蒙卡)? 模型本身很常规、不炫技,好玩的是这套不能反悔的设计。也把我们的概率和 Polymarket / Stake 的盘口摆一起,但不指望赢市场——人家有伤病和内幕,我没有,输给它才正常。 说实话我的先验是「大模型多半只加噪声」,但我按最强形态把它实现了,免得验证变成 自我实现。方法和预注册都在站内 /method 。 小组赛今晚开打,欢迎来拍,尤其第 3 条的设计。
站在这儿: https://wcelo.com 起因是我对那些「 AI 预测世界杯」一直有点怀疑——大多没法证伪,赛后还能随便挑口径圆 回来。所以我干脆把它做成一个能打脸自己的实验:开赛前把三个假设写死、git commit 冻结、锁定赛后怎么算分,之后只许按这套规则结算。 三个假设: 每天拿赛果更新模型,到底比「赛前冻结那版」强不强?(很多号称 live 的模型从不验这个) 概率准不准(校准误差 ECE ≤ 0.05 )? 我最想知道的:让大模型( Claude )每个比赛日前联网读伤病 / 停赛 / 预计首发 / 死亡 之组放水这些「软信息」,折成一个有界的实力修正,它能不能赢过一个 1997 年的纯 统计模型( Elo + 双泊松 + 10 万次蒙卡)? 模型本身很常规、不炫技,好玩的是这套不能反悔的设计。也把我们的概率和 Polymarket / Stake 的盘口摆一起,但不指望赢市场——人家有伤病和内幕,我没有,输给它才正常。 说实话我的先验是「大模型多半只加噪声」,但我按最强形态把它实现了,免得验证变成 自我实现。方法和预注册都在站内 /method 。 小组赛今晚开打,欢迎来拍,尤其第 3 条的设计。
GLM Excel Custom 现在是当成主力插件在用了,接入公司提供的API后很爽,不再受到数据脱敏问题和API限制问题了 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
今天收到邮件才发现GLM Coding Plan要过期了,送体验卡三个,赶紧的拿走 智谱 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
高峰期13M左右吧,缺点是可能一个feature都开发不完,优点是不用担心一个feature把一个月的额度用完 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
1.主要是做一些日常的简单的工作,偶尔编程或是自动化自媒体项目,不要说没有国外的模型好用,价格贵的东西肯定好用。 2.我查了一下:MiniMax-49 元/月,Kimi-49 元/月,智谱 GLM-49/月,火山方舟-40/月(不知道豆包的模型好不好用?),阿里百炼-200/月(价格太贵,平常用不了这么多,之前的 lite 也取消了),小米 MiMo-39 元/月(没用过,只知道比较便宜)。 3.各个使用过的给个建议。
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## 公司简介 这是一家做生物医药细分领域 AI 应用的科技公司,他们的 AI 应用产品主要是专门为生物医药的企业(包括 top 生物医药的外资企业)作 AI 定制 ,包括但不局限于 AI 数字人(需要具备生物医药的数据场景),生物医药的 AI agent 定制等;目前已经有 2 ,3 个产品在订单交付中,这些订单来自于国内和国际 top 的生物医药企业。公司联创多数是来自外资企业,企业文化更像外资企业文化。 ## 岗位职责 1.负责基于大语言模型( LLM )的 AI 产品研发与落地 * 参与生物医药行业 AI 应用、AI Agent 、智能助手等产品的设计、开发与迭代; * 将大模型能力融入企业业务流程,打造实际可用的 AI 解决方案。 2.负责 AI Agent 及知识增强系统开发 * 参与 Agent 工作流设计,包括任务规划、工具调用、知识检索等核心能力建设; * 负责 RAG 、企业知识库、向量检索等 AI 应用基础能力开发与优化。 3.负责 AI 应用系统工程开发** * 参与后端服务、API 接口及全栈功能开发; * 搭建稳定、高效、可扩展的 AI 产品技术架构,推动产品从原型到生产环境落地。 4.参与客户项目交付与产品持续优化 * 与产品、算法及业务团队协作,为国内外头部生物医药企业提供 AI 解决方案; * 根据实际业务反馈持续优化模型效果和产品体验。 ## 任职要求 1.工程与后端能力 * 扎实的软件全栈工程能力,具备良好的系统设计与工程实现能力; * 熟练掌握 Python / Java / Go 等主流开发的至少一种后端开发语言; * 熟悉 Web 后端开发框架及 API 设计; * 具备数据库设计与数据处理能力( MySQL / PostgreSQL 等)。 2.LLM / AI 应用能力 * 熟悉大模型应用开发流程( Prompt Engineering 、RAG 、Tool Calling 等); * 熟悉向量数据库及知识库构建与检索(如 Milvus / FAISS / Elasticsearch 等); * 有 AI Agent 或 LLM 应用系统开发经验。 有复杂业务系统,企业级 AI 产品或实际业务落地经验尤佳 ## 薪酬福利 35-70 万/年 ## 招聘流程 生物医药领域的联创初面,CEO 二面 ## 工作地点 上海 ##简历投递 [email protected]
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