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主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 03:14:45+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech www.v2ex.com 2026-04-26 03:07:34+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech www.v2ex.com 2026-04-26 02:07:34+08:00
在长任务里 5.4 和 5.5 总会遇到这个问题，在碰到自动压缩上下文的时候如果当前模型是 5.4 以上，极大概率触发 stream disconnected 导致自动任务失败，并且重试继续失败无法当前会话，目前看来比较靠谱的办法是手动切换到 5.3 ，回复内容触发压缩上下文后，
tech www.v2ex.com 2026-04-26 02:07:24+08:00
codex是pro号, cpa里就这一个号, 反代出来接的codex, 落地家宽ip, 今晚用的时候明显觉得不对劲, 问了一下,结果果然被换模型. 各位佬, 这个问题有办法解决么? 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-26 02:06:49+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:14:45+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:14:45+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:14:45+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:14:45+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech www.v2ex.com 2026-04-26 01:10:41+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
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主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:03:28+08:00
现在大模型跑分有可能是被注水的，也就是提前只针对题库特别训练或者搞一些特调的模型去跑分刷榜，也有各种野榜或者是那种商业平台刷榜花钱定制冠军，让人难以分辨，有没有公认比较公正无商业化的测评平台 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-26 00:57:15+08:00
仅个人猜测，我怀疑各大厂商之间在互相传蒸馏到的数据，至于为什么他们发布时间不一样，我觉得是在于如何使用蒸馏的数据吧，以上均为猜测，不代表官方! 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-26 00:56:29+08:00
虽然审查严格 但最新的生图模型真的有点东西 已经从以前的文字角色扮演 升级到图片角色扮演了 玩了一天真的爽死了… 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-26 00:51:48+08:00
试了几个L站佬友的公益站，几乎所有的GLM5.1模型都不显示回复（或者只回复hi，你好之类的对话），但是控制台显示调用成功，有佬知道是什么情况嘛 7 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-26 00:16:41+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech www.v2ex.com 2026-04-26 00:07:34+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech www.v2ex.com 2026-04-26 00:07:34+08:00
在长任务里 5.4 和 5.5 总会遇到这个问题，在碰到自动压缩上下文的时候如果当前模型是 5.4 以上，极大概率触发 stream disconnected 导致自动任务失败，并且重试继续失败无法当前会话，目前看来比较靠谱的办法是手动切换到 5.3 ，回复内容触发压缩上下文后，
tech www.v2ex.com 2026-04-26 00:07:24+08:00
在长任务里 5.4 和 5.5 总会遇到这个问题，在碰到自动压缩上下文的时候如果当前模型是 5.4 以上，极大概率触发 stream disconnected 导致自动任务失败，并且重试继续失败无法当前会话，目前看来比较靠谱的办法是手动切换到 5.3 ，回复内容触发压缩上下文后，
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