charslee013

同一年 AIGC 项目经验，值得肯定的是目前大模型已经解决了“重复劳动"这件事情了，我自己在用的有：编码的 github copilot ，搜索用 RAG+传统引擎，二次元图片推荐有向量数据库（也可以当作小说检索器），AI 语音以及 AI 翻唱都在用 BV2 或者 DDSP ，公司内就有部署 Dify 作为 Agent 调用 LLM 已经合并到一些工作流中了。

现在感觉 AI 的泡沫还是不够大，明明是改变了世界的玩意看国内融资情况远不如 web3 、区块链时期。

如果只是跑一些小模型或者作业之类的，我更加推荐用云 GPU 更划算

以 autodl 里的 4090 为例子，CPU 是 12 核 Xeon(R) Platinum 8352V,内存是 90GB ，每周的价格为 342 元，一个月下来优惠价格是 1276 元，一年也就 13176 元，这个价格比 1 万 5 的主机还要便宜一些

而且考虑到实验室有专门的机器来跑正式的作业，云上 GPU 在不运行的时候可以关掉更加省钱，并且显存不够还可以换其他机型这个是本地无法比较的优势

当然以上都是建议，希望能帮助上 OP 的需求。

礼貌问下有校招岗位吗

我自己测试了一下，在 qwen1.5 32B-Chat 模型下能够有效的提取 HTML 结构并且返回想要的结果，不一定要使用 GPT4 而且还省下了大量 Token 的费用，具体测试代码在这 https://gist.github.com/charSLee013/e3feebf457b3650e8c84095789da55d7

想请教一下下，采用其他平替的开源模型效果如何？比如说 01-Yi 34B 200K 这种支持超长文本输入的，在成本和推理速度上会不会更优秀一些？

+1 ，不过是下半年，上次考试差 10 分过线遗憾了好久 😔

盲猜一个是途游游戏? 🤔