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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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+    <title>小桂桂的回忆录 📒 #4202</title>
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+&lt;p&gt;...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。&lt;/p&gt;
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+&lt;p&gt;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 &lt;i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6170424195260877091.webm"&gt;🤗&lt;/i&gt; 真的感觉第一次在现实中见到 xkcd 级别的 💩&lt;/p&gt;</content>
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     <title>小桂桂的回忆录 📒 #4200</title>

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     "text": "<a href=\"##出售\">#出售</a> <a href=\"##电子产品\">#电子产品</a> <a href=\"##iPad\">#iPad</a> <a href=\"##苹果\">#苹果</a> <a href=\"##A12X\">#A12X</a> <a href=\"##aarch64\">#aarch64</a> \n联系 Azalea  价格 2333\n便宜出缺陷机 iPad Pro 11\" 256G A12X A2013\n美版 Cellular 4G 插卡支持 eSIM，电池 87%，系统 17.4.1\n\n两周前 ￥2650 从咸鱼上入的，面交被卖家坑了，当面验货的时候觉得很好但是之后发现了好多暗病，因此换了新 M1 iPad Pro。带钢化膜，带定制的 🏳️‍⚧️ PJSK 「25 时」 磁吸壳，买了纸模还没贴需要的话可以一起发过去。\n\n❌ FaceID 不能用\n❌ 左上角非常偶尔会误触（玩游戏如果返回/暂停键在左上角的话可能需要旋转 180°）\n❌ 有美国 JetBlue 的 MDM 锁（可以解，刷机/重置/继承/恢复备份之后需要连电脑解，解锁之后不刷机就和正常机器一样完全分辨不出来... 当时面交应该当面重置的 😭）\n\n总之就是这样，全都是当面验货没找出来藏得很深的小毛病，被闲鱼坑了不想去坑下一家就便宜挂在这里好了。🉑小刀。帮你们查了 GSX 记录，更多详情见评论区",
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     "text": "<a href=\"##桂桂今天吃什么\">#桂桂今天吃什么</a>\n<a href=\"https://t.me/Azuelle\">@Azuelle</a> 从日本带回来的博多纯情らーめん <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323564771777972671.webp\">🤤</i> 好吃诶",
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     "text": "呜呜 好想吃瑞希做的咖喱意面 quq",
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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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     "date": "2024-07-19T10:57:17",
     "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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     "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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     "date": "2024-07-19T22:19:44",
     "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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     "date": "2024-07-20T09:44:20",
     "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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+      <title>小桂桂的回忆录 📒 #4202</title>
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+      <description>&lt;p&gt;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&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;...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。&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;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 &lt;i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6323343426343404864.webp"&gt;❓&lt;/i&gt; 怎么回事呢？&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;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 &lt;i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6170424195260877091.webm"&gt;🤗&lt;/i&gt; 真的感觉第一次在现实中见到 xkcd 级别的 💩&lt;/p&gt;</description>
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #4200</title>
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