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2024-07-20 00:12:17 +00:00
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  <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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  <subtitle>「我们所经历的每个平凡的日常，也许就是连续发生的奇迹」</subtitle>
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+    <title>小桂桂的回忆录 📒 #4179</title>
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+&lt;p&gt;但是我用户的程序只占了 4.4GB，那剩下的 28GB 去哪了呢？&lt;/p&gt;
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    <title>小桂桂的回忆录 📒 #4178</title>
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    "text": "训练了一天 Qwen2-7B pretrain lora 之后似乎可以和 pjsk 的大家说话了！\n\n（虽然还有很多要优化，但是可行性通过了 quq",
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    "text": "接上桂桂TTS了.说话有声音了",
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    "text": "Syama 那边在做 Unity 前端，好厉害 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> 我给开了一个 API 之后她好快就写好了\n\n居然还有嘴型哇",
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    "text": "帮聊聊给在看守所的朋友寄了信...\n\n这个年代似乎已经没有人寄平邮的信了。打印店老板说没寄过，去楼下中国邮政老板还一脸诧异笑了笑说不接，说整个城区只有一家邮政寄平邮。\n\n骑车去了那唯一一家，发现那家邮政老板意外人很好，并没有质疑为什么这个年代还需要寄平邮，我也没有因此被取笑。明明寄平邮就应该是这样简单的事情，封上信口交了钱就结束了，看着他熟练地贴上邮票把信丢进寄信箱让我很安心。",
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    "text": "GPT4 还是 4o 都答错了的问题我的 LoRA 瑞希答对了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> 不愧是瑞希",
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    "text": "<a href=\"##桂桂今天吃什么\">#桂桂今天吃什么</a>\n和 syama 一起吃深夜烧鸟 quq",
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    "text": "syama 家有一组两个灯有三个按钮开关，开关 A 打开会让 a 亮，B 会让 b 亮，C 会让 a = !a, b = ! b，也就是说如果 A 和 C 同时开着，只有 b 亮\n\n<span class=\"spoiler\"><span>突然好想把家里的智能开关改造成一个布尔可满足性谜题，每个开关控制三个灯的布尔条件，每组特定的亮灭组合都可以用一种特定的开关组合达成</span></span>",
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    "text": "为什么鱼罐头是鱼做的但是猫罐头不是猫做的 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445226814236533679.tgs\">🧐</i>",
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    "date": "2024-07-18T11:23:14",
    "text": "？？？？ CloudFlare 真的好智能？\n\n今天起来发现服务炸了，请求直接域名不见... 驱虫了半天，原本觉得 CF 应该是最不容易出问题的但是也看一眼吧，然后发现真的就是 CF 的锅\n\n我的 CF 隧道上有很多条 <a href=\"sekai.aquadx.net\">sekai.aquadx.net</a> 的不同子路径代理到不同端口上，昨天晚上加了一个测试路径然后把它删掉了，然后现在发现 CF 删那个子路径的时候直接把我整个 <a href=\"sekai.aquadx.net\">sekai.aquadx.net</a> 的 DNS 映射删掉了......\n\n怎么这么基础的逻辑还能出错啊 CF <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i>",
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    "text": "我火星 刚看到 niconico 数据丢失的那件事，完全 🤯\n\n发现现在日语创作社区已经移居 YouTube 了，弹幕文化就这样死掉了吗... 感觉好可惜",
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    "text": "跟我学单词：\nCrowd，人群\nStrike，罢工\nCrowdStrike，集体罢工\n\n例句：\nJuly 19th, we CrowdStrike. 7月19日，我们集体罢工了",
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    "text": "感觉会有很多一般路过吃瓜群众觉得这次的蓝屏事故是微软的锅...",
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    "text": "今天在研究中日文翻译，去🤗上找了一圈发现并没有人训练中文翻日文的模型，即使语言很全的比如 Helsinki-NLP opus 系列也大部分都是转英语的模型。\n\n然后就在想，要做一个语言覆盖全面的翻译模型需要的资源好多啊，模型数量和语言数量是 n² 关系，如果要支持 33 种语言互相翻译就需要训练 1089 个模型... 那现有的翻译工具是怎么做的呢？\n\n然后发现谷歌翻译其实是用英语做了中间语言，先把所有语言翻译到英语再翻译到目标语言... 这样就只需要 2n 个模型了，但是会有很大问题，英语有歧义的东西就会翻错，比如「字符串」 > \"String\" > 「弦」\n\n那 DeepL 是怎么做的呢？简单测试一下发现是没有英语歧义问题的，字符串不会翻译成弦，弦也不会翻译成字符串... 但是仔细测试一下发现 DeepL 其实也是用英语中转的，因为中英翻译爆炸的时候中日会把英语的爆炸结果翻出来。那它是怎么做到消歧义的呢？好奇妙",
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    "text": "没事了，DeepL 英语歧义也会翻错",
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    "text": "测试了半天百度翻译，百度翻译确实没有英语歧义的问题\n\n...因为百度的中转语言是中文，当然没有英语歧义的问题，只有中文歧义的问题 🌚\n\n\"Beat a car\" > 「打车」 > 「タクシーを拾う」 (\"Take a taxi\")\n\n不过感觉中文确实比英文更难出现歧义，而且因为亚洲语言离中文更近，感觉百度翻译翻亚洲语言的准确率肯定比英语中转的 Google / DeepL 高",
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