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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "text": "结婚了！<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323595626823025961.webp\">🥰</i>\n\n在梦想小木屋旅店，穿上了很适合小木屋的 lolita，分别邀请了我的前任和聊聊的前任做证婚人，戴上去年七夕做的折纸戒指 qwq",
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     "text": "没事了，DeepL 英语歧义也会翻错",
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     "text": "<a href=\"##ML\">#ML</a> 之前模型还部署在 menci 学校机器上的时候，发现它有一个很大的问题就是说话人非常不准，比如你找瑞希说话的时候突然初音出来说话了...\n\n前几天决定测一下这个问题，写脚本给每个队伍生成了 200 组测试数据，每条是一个随机的人问另一个人最近过得怎么样（比如”絵名：瑞希你最近怎么样？“）让模型生成下一句，看看回复的人对不对。测试出来发现最高居然只有 70% 正确率，明明是这么基础的对话逻辑...\n\n然而昨天把推理库换从 LMD 换成 MLC 之后，测速的时候偶然发现似乎每一条都是正确的，即使运气好也不应该这样。测一下好了，然后发现 MLC 的回复人准确率到了 98% <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323275213672810256.webp\">😀</i>\n\n第一次知道原来推理库不止影响模型速度，对回复质量影响也这么大",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #4323</title>
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