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A collection of 436 posts

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Jev：不说话的语言模型

Jev不是一个写文章、生成代码或解释自身的模型，它返回的是一组决策和概率，普通代码无需解析任何内容即可使用。

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GPT-6 Astra 网页设计指南

在这篇文章中，我将分享使用 GPT-6 打造新网络项目的4步流程。我会展示如何为银行设计一个着陆页。

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GPT-6 Astra：惊叹与沮丧

OpenAI 的新模型哪些方面表现出色，哪些方面不足，以及我如何使用它。

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Astra的Computer Use怎么这么好?

计算机能够自我使用的概念已经存在了很长时间。但 Astra 为何如此擅长？

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GPT-6 Astra 代码审查评测

最大的跃升出现在更困难的跨文件审查中，Astra 的收益达到 20% 超过 Sol，33% 超过 Opus 5。在客户规模上使用这种能力也意味着保护客户数据并评估模型的公共 API 定价。

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Astra AI会改变2D/3D CAD吗？

关于GPT-6 Astra AI对 CAD 行业的冲击的思考。

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Astra AI能干我的土木工程活吗？

我想测试一下，OpenAI的新模型Astra能否完成我做过的工作，以及需要多长时间。然后我会公开分享我花费的时间和成本。

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使用GPT-6 Astra进行UI设计

在本文中，我将分享我使用GPT-6 Astra的3步工作流程来简化UI设计过程。

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图片转3D：开源模型探索

这篇文章与其说是发布公告，不如说是一份实地报告：开源照片转3D领域目前是什么样子，哪些模型真正适合我遇到的限制，以及管道在哪些方面仍然不足。

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GPT-6 Astra：替你操作电脑

OpenAI反复强调的功能是计算机使用。简单来说，Astra可以坐在电脑前完成任务，而不仅仅是解释如何操作。

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为什么对OpenAI Astra感到恐惧？

OpenAI Astra的新架构 — 循环Transformer现在成了一个有争议的东西。

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VGGT：用一个模型替代3D视觉栈

VGGT预测相机位姿、深度图和密集3D点云，只需一次前向传递处理数百张图像——无需运动恢复结构、无需全局对齐、无需优化。

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GGUF 文件名解析

如果你正在使用 llama.cpp、Ollama、LM Studio 或类似工具运行本地大语言模型，你可能见过这样的文件名

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Qwen 3.8 27B：3090比4090快

阿里巴巴的27B模型在4位量化下可以装入24GB显卡。推理努力程度、上下文窗口和推理运行时决定了你得到的结果，而不是显卡。

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Qwen3.8-Flash-Next 快速指南

大型语言模型正在成为强大的软件开发工具，但许多开发者仍然依赖云API来访问它们。

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6GB显存运行Qwen3.8-Flash-Next

阿里的Qwen4架构125B预览版在编码、代理和计算机使用方面击败了前沿封闭系统。我们在5.95GB上运行了完整的检查点。

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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的定位很明确：文本能力基本上保持在稳定版 V4-Flash 发布的水平（代理、推理、世界知识），而视觉是主要增量。

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Gemini 3.1: pro/flash-lite/live/tts

Gemini 3.1不是一个带有四个营销名称的单一模型。它是一个路由图：为困难工作提供深度推理，为大批量任务提供低成本吞吐量。

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我测试了100多个LLM，这9个疯了

大多数都是垃圾——这9个是每个用途的最佳LLM，而且没有一个会偷偷上传数据。

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Qwen3.8-27B：只是测试出色？

在DGX Spark上的Qwen 3.8 27b：在我的基准测试中完美表现，但在实际工作中运行了二十分钟，超时后什么也没有发布……

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如何运行无审查版Qwen 3.8 27B

LM Studio、Ollama、适合您RAM的正确GGUF量化、Valyu搜索以及修复"它仍然拒绝"的模型文件设置……

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Gemma 4 E2B 微调指南

使用Unsloth和PEFT/LoRA对小型视觉语言模型进行专业图像任务的微调

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用 Qwen3.8–27B 打造智能体

阿里巴巴终于发布了全新的“通义千问”（Qwen）模型。这是一款新的密集多模态模型，能够处理文本、图像和视频。

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MacBook本地运行Qwen3.8-27B

我在旅行时用MacBook运行了Qwen 3.8–27B——它让我大开眼界

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MOSS-Transcribe-Diarize

MOSS-Transcribe-Diarize：一个0.9B的开源SOTA模型，一次处理转录、说话人分离、时间戳和声学事件——并在多个基准测试中超越大得多的专有AI系统。