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从信息真实性来说和在 AI 时代之前用搜索引擎搜索是一样的，都要对信息保持怀疑才对。

优缺点：不过搜索引擎会返回很多网页，可以进行比较；用 LLM 的话通常少有人去比较不同模型的输出（可能会因为交互设计难以返回多个结果，比如代码补全一般只显示一个结果，而且返回了多个结果你得承受几倍的费用）从而陷入茧房。另外新手在搜索引擎中可能搜不到想要的内容，改变搜索方式容易遇到 XY 问题，LLM 就“通人性”。

代码片段：我个人体验是 AI 对微观的代码生成质量比较高，比如具体到一个函数或者算法；宏观上感觉生成的比较一般，需要人去拆解需求（就算是 agent 分析好需求了也要人去做确认没有偏离）

好玩，

我感觉蓝牙键盘配 iOS/iPadOS 用拼音输入选词一直都反应很慢，容易吞空格，我经常打完一通发现字没上屏，遂放弃外接键盘

我觉得越橘轴（ Nuphy Air75 V2 ）质量不是很好。我只是换过几次键帽而已，其他时候都是正常敲击，结果有几个轴变得松松垮垮，个别轴出现了钢丝音，有个轴回弹还变慢了半拍。可能工艺上不如标准轴成熟。不知道佳达隆的矮红轴会不会好一点。

呜呜呜，想下载，但是又不想升级

在服务器上跑过 72B int8 awq 的 qwen2.5 ，感觉生成能力并不是很好（可能是被闭源 LLM 惯坏了）...在我自己 win 本上用 ollama 跑 8B 的量化模型，效果更差。感觉 32G 跑不出来什么有用的，只能玩玩，过一阵就退烧了，所以我不建议把跑大模型作为内存规格的考虑因素

[Lock-free Atomic Shared Pointers Without a Split Reference Count? It Can Be Done!]( ) 还有这个，我以前看没看懂，看到这个帖子想起来了，不知道是否对你有帮助