确实比较一言难尽，原本是保质量，效率建设融入日常，现在是质量 + 效率建设是基本，ai 建设要融入日常，说是融入日常，但基本是强制要有产出，导致 ai 有一丢丢进展内部马上就有一股"ai 突破天际"的氛围，马上拉半天的分享会输出里程碑对标 xxx，不知道最后能有几个从一地鸡毛中杀出重围

现在有 ktransformers 在做这方面的优化了，很多内存足够大的人复现 24G 显存部署 R1 671B Q4 量化版本了，只是跟全显存比速度还是有差距

顺便放两个楼上没怎么提到的东西：
https://github.com/browser-use/browser-use（基座）
https://github.com/browser-use/web-uibrowser-use 的封装）（对

总感觉 deepseek 火了之后，很多不了解的人都以为 AI 飞升了一样，人家是省成本强（chatglm 刚出的时候 6B 就打满 24G 显存），生成能力还是对标 o1 啊🤣

先把百炼之类的训练平台用起来吧，市面上通用型产物满足不了业务需求的

作用有一丢丢但不大，公司 aicr 上线快一年了吧，后端拆分应用多的情况下，上下文缺失导致的误报特别多，发现的也大部分是语言语法方面的小问题，然而安全生产复盘的时候 p5+ 事故 99% 都是业务问题

没对象来杭州挺好的，E 类人才 cover 房租也不是问题了

按照我的历史经验，股市/基金赚钱的消息传到大众耳朵的时候，就离跌不远了🤣

不会很多，就像你想象不到有些地方微信不用，全民用快手聊天，更多是用户心智问题；不过少了肯定是少了的

我就是想说 cv 识别的贼拉快，碧蓝的点击我肌肉记忆都跟不上的程度，他们也是传输到 pc 上的