1300 多就可以装一套 E5+GTX1060 ，3000 多起码得装个 4060

每年总有那么几天，我的手机是离线断网使用的

@MacsedProtoss 大小核调度的问题有具体例子，不过现在应该解决了：M1 Pro 本地安装 Xcode 比 M1 慢

这个帖子下面的大多数回答，其实是错的……

系统自身的缓存并不会算在某个进程上面，因为它们都是打开过然后又被关闭的程序或者文件。在资源监视器的“已缓存文件”一栏能看到这部分的大小。

如果是软件内部自己实现的缓存，那并不会区分 macOS 还是 Windows 。在任何一个系统上，看起来都是“很吃内存”，因为操作系统无法得知这部分内存用于何种用途，也不会主动去回收它们。

“内存”列显示的内存，其实也不是进程真正占用多少内存。比如这个例子：
https://i.imgur.com/Zs5nsar.png

我加载了一个 2GB 的模型，实际上也需要占用 2GB 物理内存空间作为显存使用，但是“内存”列并不会显示出来。
而且，如果进程的大部分内存不活跃而被压缩，那么“实际内存”这一列其实能显示更小的数值。
这一列代表“真正在物理内存里占用的大小”，反而更接近 Windows 任务管理器中的含义。

而 macOS 的“内存”在 Windows 任务管理器里，比较相似的属性是“提交大小”。


现代的操作系统都会用空闲内存作为缓存使用，并没有所谓“macOS 相比起来会尽可能多用内存”的特性。如果你看到一个程序非常吃内存，那么有极大的可能，这个程序确实非常吃内存，而不是什么机制在起作用。该重启的时候就应该重启，不然硬盘寿命顶不住。

@ttkanni 那是 Windows 9x 时代的设计了。Windows XP 就支持预读取了，Windows Vista 把它升级成了超级预读取（ Superfetch ），并不会“只会占用必要的内存”

有这些需求的用户，99.9% 在用 Windows

只用来上网办公的话，能用到坏

@wisecrick 还顺便找到了这个压缩算法： https://github.com/g1mv/density

@wisecrick 我大概看了一下，应该比 LZ4 更快但压缩率更低，和 ZSTD 的快速模式比应该也差不多

@mumbler GPT-4 之后的模型 OpenAI 官方已经不公布参数量了，只是网友根据生成速度来推测的……
只能说激活的参数量是 8B ，但是每次输出时激活的是模型中不同部分的 8B 。

就像 DeepSeek V3 的激活参数量有 32B ，而整个模型有 671B 一样。

我想写一个高质量的，易用的图片转像素画工具，至今还不能用 LLM 写出来

换了之后估计会发现 iPhone 其实比安卓旗舰更卡，因为自适应刷新率的缘故

我觉得没什么问题，除去相册和影视，本质上是 Debian+各种开源软件提供功能
哪天没了，把硬盘挂在其他系统上，数据还是照样读取

其实 Android/iOS 第三方 APP 的深色模式也非常混乱，有些开发商会把它视为“夜间模式”，而有些则会当做黑色主题。

导致切换到不同 APP ，界面亮度都不同……

深色模式这功能导致我在 QQ 群里聊天的时候，发了张图都被群友骂，说亮瞎了他的眼……

学习这件事情，如果是逼自己学，那么用什么方法学习效率都低
发自内心想学，学习效率就很高

LLM 本身并不能区分学到的信息是对的还是错的，目前没有办法制作出“不含错误信息”的训练数据

@catinsnow 我的丐版 5 天就到了，不怎么需要等