我不知道，我只是觉得你们俩帖子挨在一块很有趣

https://i.imgur.com/uCpuylq.png

没用过，但我已经在 Visual Studio 2022, Qt Creator ，neovim 上都用上了 copilot

妙控板没必要，体验退化到普通 windows 本（ thinkpad) 级别，还不如鼠标得了

扩展坞是迟早要买的，但千万不要买原厂

然后 mac 的充电线很金贵，因为要满足自己的雷电协议标准。 建议直接买根新的，指标降级够用就行的那种，不然线不小心踩到或者给🐱咬了什么的那百八十块的线会让你怀疑人生

@Plumbiu 看#218 红绿辨色能力弱的话就会感觉红和绿都在黄色附近，只是明度有变化。 你看我这几张图，以警告文字作为黄色标准，那确实模拟红模拟绿跟它的颜色都不一样

离远点看。

这是模拟红：
https://i.imgur.com/t5DtZkf.png
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这是模拟绿：
https://i.imgur.com/vxvNSK0.png
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哪条车道能走？
https://i.imgur.com/RhMIPo9.png




想换标志的朋友们：
这个路口的红黄绿等是竖着排列的，最底下才是绿灯

凡是找人做项目的都不叫投资大佬。

想问问楼上的推荐哪个能解决这个问题：

RAG 只能 embed 知识库「内」的知识，但不能 embed 关于知识库「本身」的知识 —— 嵌入 10 条 A 知识后 LLM 能查询 N(N<10) 条最接近 A 知识向量的内容，但无法回答「关于 A 的知识量有多少」

不如软考
计算机等级考试是给非专业人士的证，软考是给软件相关专业人士的证

当小弟的方式：
老大，我们下一步怎么做？

当老大的方式：
你们一人出个方案，有方案之后我们评选一个最优秀的决定下一步怎么做。


引导合适的人，向你设想的方向，充分发挥他的特长

> 还有一个很奇怪的现象：本地的比外地的好吃？（不管是菜还是肉）

也不是很奇怪，客观原因：

1. 外地运输时间长，保鲜要求高
2. 目前的育种水平，保鲜能力和风味不能兼顾，大多数基地产品都优先照顾保鲜能力
3. 外地货源大多来自大型基地，标准工业化养殖，满足的是基线要求，无法跟小农小养殖户精细化管理的产出的风味相提并论
4. 本地养殖户长期深耕本地需求，口味和品种把握更准（比如山东的炒鸡用的辣椒，它们只种筛选过的更好吃的螺丝椒），所谓老祖宗严选
5. 气候和水土问题，永远有本地优势物种

真的：
1. 老干妈改过配方，在它是个大型村镇企业的时候是最好吃的时候
2. 现在回农村抓的走地鸡/自种蔬菜远比城市里生鲜供应链的鲜鸡肉、蔬菜基地菜品好吃



假的：
1. 小时候的糖比现在好吃→真相是儿童的脑内奖励中枢与成人相比，对甜味更敏感
2. 小时候的杂牌零食比现在好吃→儿童的味觉系统训练不足，不能有效分辨有害物质/风味，我现在对增香剂的敏感程度比小时候高得多

> 为了其他人 clone 下来能直接用，我又添加了对应的 example 配置文件

本来项目也不应该其它人 clone 完就能直接用，应该是 clone 完，自动 build 一下能直接用，要么就下载 release 后能直接用

增加个 build 环节就好了

先说前提结论：M4pro 你买的是 GPU 和 **显存**，NPU 和 CPU 都不是很重要（用不上/性能溢出）


https://i.imgur.com/Sx4rc7H.png
这是平时中低负载时的状态


https://i.imgur.com/266Noim.png
这是本地运行 qwen:32b LLM 的状态，可以看到有 24g 的 wired ram ，这些是分给 gpu 用的


我用同时跑多个 LLM 的方式测试过内存压力，虽说 mac 的 swap 性能很强，但当然是还是无法完全取代 ram 的，当我的显存使用达到 40G 的时候系统卡死，看门狗 kill 掉了我的 session ，最后看到的总 ram 占用是 50g 左右


现在 pytorch 反正只适配了 apple silicon 的 gpu ，所有相关应用使用的是 Metal Performance Shaders (MPS) 来加速 ，NPU 只能在 coreML 中调用，which 只能在 xcode 中开发 native 应用时，把模型转换过来使用。 至于 GPU 本身的性能，据说大概不到桌面级 2060 （记不清了），所以也只能跑推理，不能跑训练


我目前稍微有点后悔，上限不够高，轻量冗余得又有点多了，也很贵，不如稍微加点钱买 air+正经 N 卡训练机

这么说，rebase 之于 merge 约等于 golang 之于 c++