codedump的电报频道
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#杂
经过孙宇晨事件,可以renew一下去年我和这个圈子的人短暂接触后的第一印象了:
区块链行业,以密码学和拜占庭故障网络环境下的共识算法为技术基础,试图解决在去中心化的环境中个体之间的信任问题。无数聪明的大脑、高精的算法、研究前仆后继,都为了在这样的环境里高效解决“信任”问题。 然而,也正是这个以解决信任为核心的行业,充斥着各种骗子、投机客。 Interesting。
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Repost from 科技&趣闻&杂记
Linux 35 岁生日快乐!
今天是8月25日,是Linux发布35周年纪念日。
1991 年 8 月 25 日,21 岁的芬兰学生 Linus Benedict Torvalds 在 comp.os.minix 新闻组上发表了他现在著名的声明,称他正在开发一款适用于 386 (486) AT 克隆机的免费操作系统,只是出于“爱好”。
但如今,Linux 几乎无处不在,从安卓智能手机、Wi-Fi 路由器、智能助手和智能冰箱,到大屏幕电视、卫星和飞机,无一例外。Linux 甚至为整个互联网、世界排名前 500 的超级计算机、华尔街,乃至国际空间站 (ISS) 提供动力。9to5Linux
🏷 #Linux #35th #Birthday #9to5Linux
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#人工智能
经过框框一顿优化以后,docq的回答性能有了突破性的进展。
我在项目的 testdata/md 目录放了《图解分布式系统原理》的英文版Markdown文件,累计起来文字有十几万,针对这十几万级别文档的提问的回答时间,从一开始的接近50秒,优化到了11秒。这个回答时间,我认为接近可用了。
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#人工智能
#编程
正好在微博上看到Greptime创始人的这句话,想起这篇文章:"Code was never the hard part” is an insult to all programmers
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#开源项目
#人工智能
#Rust
llmfit 是一个轻量级的命令行工具,专门解决“我的电脑到底能跑什么模型”的痛点。它通过扫描系统的RAM、CPU以及显卡的显存,自动对比HuggingFace上的模型数据库,并根据量化精度、推理速度和上下文长度给出一份适配清单。它支持Ollama、llama.cpp、MLX等主流框架,让你在下载动辄几十GB的模型文件前,就能预判它在你的硬件上是丝滑运行还是直接崩溃。
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#人工智能
deepseek-v4-flash 是真神啊,我以前没没有太直观的体感。今天在ollama的20美刀套餐上切换模型用它,回答非常快,而且消耗token不大,token的质量也不差。做为对比,同样这个套餐,用GLM 5.2没几下就到限额了。不过我还没用来写代码,等写代码了再来汇报一下。
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#开源项目
#人工智能
我正在做的一个开源项目docq:一个基于本地文档的问答引擎。
考虑这样的场景:在本地目录积累了很多私人文档,突然想起来某个问题,又不知道具体在哪个文件(甚至可能是需要结合多个文件)和答案。这时候就可以利用这个本地文档问答引擎来提问。也就是说,这个本地问答引擎,可以基于本地的一大堆文件,提出问题并且得到回答。
市面上有类似的产品吗?比如anythingLLM,它是将一个特定的文档拖到它的UI界面再进行提问,也就是说,此时要求用户清楚知道答案在哪个文档里面再进行提问;再比如开源的 qmd,它更像是一个“语义搜索版本的 grep”,提供的是搜索功能,而不是回答。
除此以外,这个产品是完全离线的,第一次使用时会把需要用到的embedding、reranker、推理模型下载下来,绝不上传用户的文档到云端,保证安全和隐私。默认采用的几类模型是:embedding(Xenova/bge-small-zh-v1.5)、reranker(BAAI/bge-reranker-base)、LLM(Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF)。
现在我的第一步的 poc 已经跑通,我将我博客上的共识算法和系统模型这两个章节的 markdown 文档放在同一个目录(加起来一共几万字),然后提出了一个问题:“multi paxos 相比 paxos 有哪些改进点”,回答的质量还不错,耗时有点多,花了将近 40 秒才完成回答(不过,里面有相当时间耗费在了加载模型上),我的机器配置是 Mac M1 Max 的 CPU、64GB 内存。
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#sqlite
《How We Built a Zero-Disk, S3-Tiered Storage Engine for SQLite》
如何给 sqlite 加上远程备份一直是一个热点问题,这个文章提供另一种思路:通过 sqlite 的 VFS 接口,给 sqlite 的数据存储提供冷、热分层存储。
