[Local LLM] DGX Spark、ASUS GX10、MSI EdgeXpert 看起来都像是一个母胎的产品,用起来有差别吗?
Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
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Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
貌似 Agent 开发比较火。 我理解 Agent 开发就是围绕大模型(作为智能引擎),弥补大模型的不足(上下文限制,稳定性,不懂行业知识)。 感觉还是有点抽象,希望业内人士介绍一下。 在打造 AI 产品? 在流程上引入 AI 为公司降本增效?
Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
今年早些时候有一次大规模的全体对话丢失事件,还是影响挺大的,谷歌大概是2天修好了这个问题。 这次似乎并没有比较大范围的报告,通过gpt似乎搜索到了一定数量的个例。在这里稍微记录一下。体感出现问题的时间大概是4月初,因为丢失是26年2月以前的聊天记录,哪怕影响范围较大,也只是部分置
貌似 Agent 开发比较火。 我理解 Agent 开发就是围绕大模型(作为智能引擎),弥补大模型的不足(上下文限制,稳定性,不懂行业知识)。 感觉还是有点抽象,希望业内人士介绍一下。 在打造 AI 产品? 在流程上引入 AI 为公司降本增效?
貌似 Agent 开发比较火。 我理解 Agent 开发就是围绕大模型(作为智能引擎),弥补大模型的不足(上下文限制,稳定性,不懂行业知识)。 感觉还是有点抽象,希望业内人士介绍一下。 在打造 AI 产品? 在流程上引入 AI 为公司降本增效?
貌似 Agent 开发比较火。 我理解 Agent 开发就是围绕大模型(作为智能引擎),弥补大模型的不足(上下文限制,稳定性,不懂行业知识)。 感觉还是有点抽象,希望业内人士介绍一下。 在打造 AI 产品? 在流程上引入 AI 为公司降本增效?
貌似 Agent 开发比较火。 我理解 Agent 开发就是围绕大模型(作为智能引擎),弥补大模型的不足(上下文限制,稳定性,不懂行业知识)。 感觉还是有点抽象,希望业内人士介绍一下。 在打造 AI 产品? 在流程上引入 AI 为公司降本增效?
今天吃饭突然想在服务器上搞个自部署 RSS,一年前用过很长一段时间 Folo,但是吃相越来越难看就卸载了,也没再折腾过 RSS 阅读器。最近发现 AI 知识又多又杂想搞一个聚合 + 定时的推送,吃饭摸鱼看看。于是通过 tg 机器人接 VPS 上的 Hermes 远程部署了 Min
话都懒得说 配了个gpt-image-2差点人都气死 立即删掉 不对重做系统不想看见一点Hermes影子,随带一提 我是配好的并且是能生图的 他自己玩个半个小时还是能出图 22 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
最近在用 AI 整理自己积累的笔记,想让它帮我修正和优化一下笔记内容,然后查询官方文档指出笔记中有问题的知识点。 试了一圈下来发现几个问题: 幻觉太多 :我会要求它帮我补充一些高频知识点,它自己脑补一堆还说得很笃定,实际上没啥卵用的知识点 车轱辘话 :同一个意思翻来覆去说,换个表
使用大模型的自主决策能力+SKILL 调用工具,还有必要使用预先设置好流程的工作流吗?
使用大模型的自主决策能力+SKILL 调用工具,还有必要使用预先设置好流程的工作流吗?
貌似 Agent 开发比较火。 我理解 Agent 开发就是围绕大模型(作为智能引擎),弥补大模型的不足(上下文限制,稳定性,不懂行业知识)。 感觉还是有点抽象,希望业内人士介绍一下。 在打造 AI 产品? 在流程上引入 AI 为公司降本增效?
使用大模型的自主决策能力+SKILL 调用工具,还有必要使用预先设置好流程的工作流吗?
Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
当前 Claude、Gemini、GPT 等大模型能力已经非常强大(不降智情况下)。 相比之下,一个设计良好的“约束层”(如提示词、流程控制、角色定义等)对项目结果的影响反而更加关键。 可以通过构建高质量的“角色卡”, 即使在某些领域经验有限,也能够引导模型输出接近资深从业者水平
2026年 5 月 3 日,最近正好有 gemini pro 的使用需求,刚按照佬友分享的教程花了 15 元人民币(实际通过微信支付了 15.38,我也不知道为啥会多出来 0.38 元)购买了One.IDKey积分。 发现我的账号是符合条件的(服务条款的地区是美国),然后就开启了
Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
梅凝 慕佩琳 菡云芝 南宫婉 燕如嫣 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题