@wenkgin cpu 应该问题不大，没研究过这个 r9 ，目前主要瓶颈看内存速度，成品机 ai pc 板载 ddr5 多通道的，一般比自己组的速度高很多，自己找大模型算一下 token 每秒多少

8b 可以稳定工具调用了，20b oss 能用用。硬件可以考虑 ai pc ，32g 统一大内存足够，2/4 通道板载内存速度够用。

无脑丐版特斯拉加 fsd 就完事了，整这些破铜烂铁浪费钱

go 的泛型残疾的，不堪大用，鸡肋

折腾好了，在路由器上部署了 immich ，防火墙记得把 docker 和 br 桥加到 lan 区，n150 集显驱动没有，纯 cpu 推理也蛮快。初体验不错，完全符合预期，速度有惊喜，后端 kotlin ？弄了个 nginx 反代 app 外出也能用了。我把 resilio 换成了 syncthng ，因为路由器也能同步，3 地全自动同步，体验不错

@lone6 对 nas 系统去魅了，想专门搞定相册就行了，谢谢

https 反向代理，白裙出了之后，只能用 nginx 配置了，没有发现好的 gui 方案

@xiaoz 嗯，经常看到推荐这个，有空尝试下

@cloverzrg2 搜索了一下，换模型就可以用中文搜索了？

华硕不推荐，刚出了一个千多的，ui 丑的要死，app 也丑，小米够用了，软路由加小米 ap mesh 。我测过漫游，小米的无缝漫游做的非常好，即使是 ap mesh 场景也很好

6 楼说的对，搞好量化就行了，臭鱼烂虾要了干啥，捡了芝麻丢了西瓜

claude4 这个页面连后端几分钟做出来，比你这个还漂亮专业，你怎么应对

去医院抽血看病毒型还是细菌型，这次小孩感冒就是细菌型，开了头孢，病毒型的没啥办法，就是布洛芬吃吃

小样本训练，这是个很大的问题。目前 sota 的方法是什么，要么是元学习，其实也需要大量不同任务的样本，要么是多模态的大语言模型。其他的不知道了。最好还是多增强数据搞出很多样本。

有道理，难怪老马在搞无监督驾驶了

专业啊

cline

1. 推送。确实需要 sdk
2. 内置反诈。
3. 管流氓 app 的能力
4. gms 。装 play 的应用

刚 12 -> 15 的路过