karminski-牙医
@karminski3
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A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin.
Asia/Beijing
Joined December 2018
nano-banana 教程第二弹! 教你如何做模特图!. 教程第二弹来啦! 这次选取了新海诚老师过去的作品里面的13个元素(有一些是随便找的哈哈哈), 然后使用 nano-banana 将这些元素合并为一张图!. 这个场景特别适合生成模特图, 比如你有好几件商品想要展示, 但是只有一张模特图,
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智谱刚在 reddit 上做了个 AMA（问我任何问题），讨论内容很深度，我直接给大家整理下。. 其中问得最多的问题是国产开源模型与美国前沿商业模型有哪些不同？以及GLM是咋训练的哈哈哈哈
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Unsloth 夯微调版本 GPT-OSS 来了, 上下文长度提升了8倍，显存用量减少50%！. 需要注意的是，这里提升的是原生上下文长度！（GPT-OSS原生上下文长度只有可怜的4K）而不是 ROPE YaRN 扩展那个。也就是说 Unsloth 这个版本在60K上下文以内效果都非常好，然后再用 YaRN
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NVIDIA 这个收入明细太震撼了, 游戏卡部门在23年Q1之前还是如日中天，然后就没然后了. 虽然总量也增加了, 但怀疑增长的部分其实也是买游戏卡跑AI的哈哈哈哈哈
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cursor 刚刚上了 claude-4-sonnet-1M ！. claude-4-sonnet 的 一百万上下文版本，当然也是嗷嗷贵就是了，官方的黄字写着超过 200k 收费翻倍。
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看了下这个模型非常有意思，是专为NPU设计的，现代NPU其实最大的优势是节能，如果内存带宽能与CPU/GPU一样拉满其实应用场景非常有想象力。.
AI has always been GPU-first. But on-device AI should be NPU-first. Today we’re launching OmniNeural-4B — the world’s first NPU-aware multimodal model, natively understanding text, images, and audio. And introducing nexaML — a generative AI inference engine that runs models on
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看了下模型卡，最大支持 180 万像素（ 1344x1344），以及视频理解在测试平台上能达到10FPS。这一波真的是国产VLM爆发 👍.
🚀 Introducing MiniCPM-V 4.5 8B: pushing the boundary of multimodal AI!. ～ SOTA VL Capability: Surpasses GPT-4o, Gemini 2.0 Pro, Qwen2.5-VL 72B on OpenCompass!.～ "Eagle Eye" Video: 96x visual token compression for high refresh rate and long video understanding.～ Controllable
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波士顿动力的机器狗怎么还在翻跟头，这边的狗可都驼250kg杠铃片准备去给对面开席了(宇树的宣传片驼了250kg杠铃片下楼梯). (视频为波士顿动力的最新宣传片，不过侧面翻跟头这个的确很丝滑)
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感觉马斯克找对地方了? grok-code-fast-1 在 openrouter 增量相当猛，日用量榜单已经接近 DeepSeek-V3-0324 了
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智谱这一波可以啊，明天有个在 reddit localllama 的 AMA, 感兴趣的同学可以去凑热闹。. 另外 Unsloth, Hugging Face, LMStudio, Prime Intellect 的人也会参与，有问题想问的同学可以去留言哈哈
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ClaudeCode 刚出的时候 @dotey 老师已经叫破喉咙的安利了哈哈哈, 这都不上车的我觉得真的叫不醒了😇.
大家不要被 Claude Code 的名字给劝退了，这绝对不是程序员的专用工具，这是目前最强的在你电脑的本地环境上全自动完成数字工作的“智能体”，因为能写代码和 MCP 调用工具，基本什么活动能干 。。。你唯一需要会的就是使用命令行和选择一个工作目录✨. 昨天让 ChatGPT Agent
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开个新坑，论文精读系列. 刚看到了NVIDIA的新论文非常好，一个优化直接把大模型吞吐量提升53.6倍。还以为是神棍论文，结果阅读了下发现有东西——. Jet-Nemotron 这个论文最大的爆点是实现了与全注意力模型相当的精度的同时, 生成速度提升 53.6x，预填充速度提升 6.1x. 乍一看以为是神棍论文对吧? 提升
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我觉得所有做SaaS的开发者一定要回答好一个问题, 这一个问题就够了: . 如果你做的SaaS, 大厂搞了一个一模一样的, 并且免费. 你怎么办?.
我做SaaS也七八年了，我分享一下听到的截然相反的建议（们），不系统，想到哪儿说哪儿。🧵.
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