如果是私有场景，估计很难直接通过开源模型实现吧，最起码要自己训练或者(few shot)。 我个人觉得这个场景类似于小区的人脸识别门禁那种 pair-wise 的思路，是用两个正例对与负例组成样本对来找出相似度边界

@dz5362 赞同这位老哥的说法，这个预算可以看看 m43 画幅的机器，便宜的机身加一些二手镜头，可以入门摄影了； 不要听那些说不如手机的，m43 很容易搭配一个等效 200mm+ 的镜头，体积也不大； 这拍起来无论是质感还是视角都不是手机能比拟的

@zzNaLOGIC 仅从纯技术手段而言，可以使用向量嵌入概念。 可以把人的行动轨迹完全转化为一个人类无法读取与理解的向量，但是可以对比两个向量的相似度。理论上可以解决隐私问题，当然解决不了信任问题

如果发明人是你，离职了一样要给钱，这是专利法里规定的(最低 3000 一个)； 我就是离职后找公司拿到的

以前在金融公司上班，可以一周西装不重样； 现在回到互联网行业穿不出来了，只能放那吃灰

@sadfQED2 看来 django 默认开启了多线程； 其实 docker 里不用搞显卡驱动啥的，base 镜像直接用 torch 啥的官方 gpu 版本的镜像，后面只要把 python 的部分搞定就行了

a. 不觉得 AGI 可以通过目前的 LLM scaling up 的方式达到，但目前的方式极大的促进了 AI 的商业化，促进了 AGI 的到来；
b. 目前的这套方案规模再大，本质上还是一个自回归的模型；需要一个明确的指令然后根据上下文和已输出的部分来预测下一个 token ； 直觉上这个和人类思考的模式还是有很大不同，虽然现在有一些通过多 agent 的思维链，思维网的方式来复杂化思维过程，但感觉并不是本质上的改变

@sadfQED2 ai 模型直接 runserver 会阻塞吧，并发请求还是会有问题的；
如果这种场景最好还是用 fastapi ； 可以找个 uvicorn + fastapi + docker 的模板项目改改就行了；
当然现在这样也不是不能用

送黄金，起码还是保值的； 或者可以让对方列一个 wishlist 然后让她来抽了你满足她的愿望

执行中，真的瘦了。 主要 8 小时内吃完 3 餐真的吃不下，所以总摄入肯定有减少的。 不知道是不是心理作用，会感觉心情变差，好像头发掉的多了一些。

@frankkly 因为很多商业体是不收书店租金的； 书店是用来引流的，而不是让你真的去消费的

马上都是 LLM 的天下了，去研究下 LLMA, Langchain 这些。 只是基于大模型做应用的话并不需要什么特别深厚的数学基础； 你马上就会发现那些传统后端（业务）很快都要被淘汰了

> GPT 是个单向的模型，相比于 BERT ，对上下文理解能力略差。
你是怎么得出这个结论的

恭喜 OP ，虽然没能做到 LZ 这样完全躺平，但是也存了一笔 F*ck U money, 打算去做一份虽然收入没现在高，但是更有趣的事情。 希望 OP 能持续更新，包括如何解决五险一金问题，如何理财扛通胀，以及探索了哪些有意思的事物

@vicalloy 不是哦，专利法里对奖励有最低限额的约定，如果没有声明放弃公司是要给奖励的。不过如下面 8 楼说的，要通过实质审查才算