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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "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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     "date": "2024-07-19T10:58:45",
     "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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     "date": "2024-07-19T15:36:21",
     "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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     "text": "这几天每天都要重启电脑，只要电脑开机超过 24h 内存就绝对会被占满，然后 CPU 也会被内存管理占到 30% 左右...\n\n但是我用户的程序只占了 4.4GB，那剩下的 28GB 去哪了呢？\n\n今天实在受不了了，打开 sysinternals RamMap 仔细研究了一下，发现页表居然占了 7GB。看看进程发现我进程表 90% 都是 Docker 的僵尸进程，虽然每个只占 32K 的页表但是多了就把内存占满了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n没想到会是 Docker 这么常用的东西的问题... 立即卸载（",
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     "text": "好吧又仔细查了一下，Github 上有人开了 issue，他们的结论是这是 AMD Zen4 显卡驱动 Adrenaline 24 的 bug，会让所有结束了的进程变成僵尸进程释放不出去... 大家给 docker 丢锅只是正好 docker 结束进程比较频繁而已\n\n试了从 24.4 更新到 24.7.1，不知道会不会好",
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     "text": "草 \n\n我: 在 /gen 请求参数面加了一个变量，你加一下\nsyama: 我找找，是这个类吗 GenerateResponse... 好像是返回类。找不到欸 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323412532367198064.webp\">🍔</i>",
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     "text": "感觉是怎样设计模型都绕不开的问题",
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     "text": "syama: 下雨的时候鸟为什么不飞到云上面避雨呢 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323315689444607430.webp\">☁️</i>",
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     "text": "楼下新开了一家米线店，原来直接用廉价建材装修成「很老旧装修的气氛」也能很好看 quq",
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     "text": "把这张打出来定了一个相框 qwq",
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     "text": "刚刚试着用 LMDeploy 优化了一下 Sekai LLM，现在每个请求只需要 ~150ms 了！大进步\n\n...不过发现固定输入的话每次生成的结果都是一样的，完全没有随机性，即使把温度增加到 1.5 也一样。\n\n查了查发现填了一个随机的种子就好了... 然后把随机种子的这个参数注释掉发现不填种子也一样有随机 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i> 怎么回事呢？\n\n之后发现这个种子为 Null 的时候是在 GeneratorConfig 构造器里填一个随机的进去，所以只要用同样的 GeneratorConfig 种子就不会随机 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170424195260877091.webm\">🤗</i> 真的感觉第一次在现实中见到 xkcd 级别的 💩",
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     "text": "...更新到 24.7.1 不仅没有修 bug 还会蓝屏。回退到已知没有 bug 的版本 23.12 了",
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     "text": "syama: 你看那个水杯旁边的镜头像不像一个水杯\n\n...它就是个水杯 🌚",
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     "text": "帮 syama 搬家搬到了苏州 qwq\n\nsyama 搬家好奇妙，当天来苏州刚看了一栋房就觉得还不错当场决定好签合同住进来了，然后马上打车回杭州打包东西叫货拉拉搬过来... <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6169979404152735531.webm\">❓</i> 好快！\n\n...然后发现这个房子有好多小问题，比如厕所很小没有地方可以放纸不被淋湿，厕所几乎没有抽风，窗户外面也是不太能通风的封闭小空间 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323315689444607430.webp\">☁️</i>\n\n果然租房不应该很快决定呢...",
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     "text": "syama: 明天早点叫我起床，我怕起床他们下班了\n我：所以我们现在“早点起床”是“下午五点之前“吗 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445342095453725432.tgs\">😴</i>",
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     "text": "去实体店试了试华为的 Pura 60 Pro，感觉长焦好烂，AI 补得也好烂，真不愧是 ����VAFIVE AI CAVCDA",
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     "text": "V100 Sxm2 需要四个 CPU 8Pin 电源，觉得买 ATX 电源太贵了就买了 CSPS 服务器电源，魔改了一下 FrostAutumn 的 CSPS 转接板\n\n希望不会翻车 quq",
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     "text": "<a href=\"##产品开箱\">#产品开箱</a> <del>一只萌次猫</del><del><i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</del></i>\n\n<span class=\"spoiler\"><span>（好吧其实是 maimai 灯罩的箱子</span></span>",
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     "text": "要被蓝屏气疯了... 现在这个系统 uptime 不会超过 24h\n\n不过也是很老的系统了，之前从 Intel 1065G7 迁移到 AMD 7840HS，中间还有段时间在 AMD 3600 + GTX 1060 的机器上用过，所以三家的驱动全都装过 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170424195260877091.webm\">🤗</i>",
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     "text": "原本以为 SSD 恢复数据会和以前 HDD 一样简单，通电扫一下文件系统文件树就可以了嘛... 然而今天才发现 SSD TRIM 之后只要通着电很快就会被写满 0 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6320856404055820121.webp\">😨</i>",
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     "text": "看着屏幕上的 /dev/sdb 读成了 SDGB 🌚\n\n玩魔改玩的",
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     "text": "今天把 V100 插上了！踩了很多坑\n\n这是我第一次用 Sxm2 接口的计算卡，用了超微的 AOM-Sxm2 扩展板，它需要两个非标 PCIe x16 接口所以买了两根很贵的转接线。计算卡是像 CPU 一样卡到插槽里，拧螺丝固定然后涂硅脂安装散热。因为是给服务器用的散热所以并没有风扇，自己配了两个 120mm 风扇，不知道够不够呢\n\n第一启动的时候上电开机自检到 91 之后 FF 掉电，FF 是 CPU 没有供电的意思，debug 了超级久之后发现换一个 PCIe 口就好了... 为什么呢？因为这个主板是双路板，有两个 CPU，有四个 PCIe x16 每两个连着不同的 CPU... 必须连到同一个 CPU 上才能工作\n\n解决了这个问题之后启动发现识别了 PLX 设备但是没有识别 NVIDIA，发现插卡的顺序和标记是反的，要从 GPU4 开始插\n\n再次启动终于能在 lspci 里面看到 V100 了... 不过驱动还没调好，好累好累 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323396679642907960.webp\">😭</i>",
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     "text": "草 我的 shutdown 打进 llm 里面了",
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