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kennylam777V2EX member #90581, joined on 2015-01-08 01:22:38 +08:00Today's activity rank 14491 |
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kennylam777's recent replies
4 days ago Replied to a topic by nanxiaobei › Google › Antigravity 3.5 Flash 额度消耗的巨快，好像是 3.1 Flash 的 6 倍， reddit 上哀嚎遍野 |
這次更新太垃圾了, Flash 3.5 預設給你跑 Fast mode, 但 token 燒得倒水一樣快
更可惡的是還沒 GPT 5.5 Low 聰明
真的要考慮不續了, 我寧願把 Codex 升高一級
更可惡的是還沒 GPT 5.5 Low 聰明
真的要考慮不續了, 我寧願把 Codex 升高一級
5 days ago Replied to a topic by TAFMT › Google › Antigravity 更新了，引入了 Gemini 3.5 Flash，更新的不像 vscode 了 |
@songyoucai 不, 我在 Google IO 邊看 live 邊升級了, 然後 Antigravity IDE 按了也只是到 Agent only UI
5 days ago Replied to a topic by TAFMT › Google › Antigravity 更新了，引入了 Gemini 3.5 Flash，更新的不像 vscode 了 |
我都要把 Antigravity uninstall 後才能裝回 Antigravity IDE 拿回 VS Code
6 days ago Replied to a topic by qqqfreeboycn › Google › Gemini 的 Pro 与 Flash 新增了“思考程度”功能，有人来说说使用体验吗？ |
API 及 AI studio 一直都有
7 days ago Replied to a topic by randm › Google Gemini › gemini 昨夜悄悄更新了 |
@mh 之前 Family Share 不共享的, 但沒法子, 太便宜了
AG 共享後不知道 Gemini CLI 甚麼樣, 我的用法是先以 Gemini CLI 做計劃及設計 test, 再丟給 AG 的 Flash model 去做, Gemini CLI 的 Pro quota 一天 reset 一次, AG 的 Flash 則 5 小時一次能一直用到盡, USD 20 有這用量還是太便宜了
AG 共享後不知道 Gemini CLI 甚麼樣, 我的用法是先以 Gemini CLI 做計劃及設計 test, 再丟給 AG 的 Flash model 去做, Gemini CLI 的 Pro quota 一天 reset 一次, AG 的 Flash 則 5 小時一次能一直用到盡, USD 20 有這用量還是太便宜了
7 days ago Replied to a topic by randm › Google Gemini › gemini 昨夜悄悄更新了 |
Reddit 上也有人討論 Flash 變強了
Antigravity 不更新的原因是我懷疑要一次過在 Google IO 跟新 model 一起推出來
Antigravity 不更新的原因是我懷疑要一次過在 Google IO 跟新 model 一起推出來
19 days ago Replied to a topic by babymonster › Local LLM › 都 2026 年了，为什么还有人觉得 AMD 比 Nvidia 更适合部署本地大模型？ |
@squarefong17 對, 即使是 DGX Spark 這些小機器, VRAM 足夠但跑 20B 以上的 Dense 模型都太慢, 唯一寄望是 Active 單位數字的 MoE
我本地用兩片 3090 + NVLink, 用 vllm 跑 Gemma4 31B FP8 打開 Tensor Parallel, 吃了 800W 電力才剛剛好有 60 tps
我本地用兩片 3090 + NVLink, 用 vllm 跑 Gemma4 31B FP8 打開 Tensor Parallel, 吃了 800W 電力才剛剛好有 60 tps
19 days ago Replied to a topic by 123271616 › 程序员 › 麻了，对着 AI 骂了两句，它给我写的代码直接不能跑 |
我也認為是 context 長度的問題而不是罵的問題, 一個 chat session 幹活太長會降智把之前做好的東西都改回, 愈小的模型愈有感, 畢竟小模型的注意力比較有限沒能像大模型般全都兼顧
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