@clf 16999 这款教育优惠应该是 15869 ，国补再减 2000 ，但是线上平台不支持这么弄。线下店可以这么整，但目前 m4 pro 的丐版缺货。折算下来澳门版 13999 的还是挺舒服的，就是缺个转换头。澳门版发来不带盒子，我下单了，快递估计要年后，没问题的话我再来发帖子。也算给后来看到的人一个参考。

@10099 对 AI 倒不是很在意，gpt 和 deepseek 网页版用的挺舒服的。键盘应该是美式英语。转换头京东上有 243 全球旅行版，但闲鱼没有出国标头的。打算拿老早的 iPad 送的转换头拔下来用，感觉也没什么区别哈哈。

@clf 顺便问问老哥在哪家店买的 pro 之前线下店好像缺货了

@clf 感谢老哥 这个看起来是最合适的 不过认识的杭州同学都回家了 我看看还有没有渠道。澳门的版本还得弄个转换头或者电源头

如果不考虑任何因素，从概率统计的角度出发，就是
(14/(14+3)*(3/(14+3)) + 3/(14+3)*(14/(14+3))) * 15 = 4.35986 亿次

但是现实中中美电话端设备的拥有数量、跨国通话的概率(比如绝大部分人当天不会有任何跨过电话的需求)，这个问题就很难回答了。总之通话数量是远远低于 4.35986 亿次的。

昨晚的跨河通话问题似乎有一个默认的假设，那就是默认任意两人通话之间不会收到其他因素的干扰。

@Hack3rHan 请问日常使用多吗，我才用了不到半年(高强度的话 3 个月)，就已经 40 次循环了，虽然容量没掉吧。我是白天插电用，晚上用一小时电池。

感谢大家的回复
@mineralsalt
@allenwwong
@iyg429
@YsHaNg

因为桌深不够，需要大幅度挪动脖子和眼睛，现在有两块 27 寸的 2K 的显示器看的时间久了非常疲劳。此外因为改用了 mac ，搭配 betterdisplay 软件下，2K 的显示效果会好一些，但还是因为桌子深度不够，距离太近看起来很糊费眼睛。所以打算入手小尺寸的 4K 显示器。

目前看中了优派去年发布但至今还未上市的 VX2419-4K-MHDU 。参数见 https://www.viewsonic.com.cn/products/lcd/VX2419-4K-MHDU 。这块看起来尺寸和参数都比较符合预期，不过价格还没公布。

官方说推迟到 7 月份上市了，等 6 月份问问官方，如果还是跳票，就打算购入 27 寸 4K 的了。

@bjfane

请问最后买了哪一款。
B 站上优派官方在 4 月份回复说 VX2419-4K-MHDU 因为面板缺货要推迟到 7 月份发售了。

充满隐喻的时代剧。

悬疑只是一个引子，串起来的是 20 年里围绕东北小城市的一个个家庭的挣扎。从 11 集结束，案底已经层层剥开，展现的是普通人的生活。只能说奈飞爽剧适合抖音，无脑仙侠抖音都看不下去，但这种剧我看的是津津有味。

那种攥紧拳头面对生活、生活却又支离破碎的悲剧美上一次还是在《平凡的世界》中看到田晓霞被洪水冲走时感受到的。

说回来既然是采购的，完全可以走售后，而且你可以暗示是硬件问题。没必要折腾半天(我当初折腾了一周)，后来粗暴的换了内存之后就解决了。

可能是一个帮助不大的回复

2 年前装机的时候遇到过类似的情况：没有执行任何“重”操作，莫名其妙就会卡住，有时候鼠标移动一下就卡在那里了，卡住后只能强制重启。

当时候经销商给配的确实是国产内存条中性能较差的(已经忘记是哪家的国产内存条了)，换了内存后，2 年内除了断电很少关机，到现在为止再也没有出现过卡住的情况。所以建议先换掉内存试试。

话说回来，最近两个月 openai 和 Google 以及 meta 又去卷多模态的大模型(视觉+语言)去了。虽然还没有见过现象级产品，但是论文都发出来了。

上周刚听完几场语言和多模态大模型的讲座，这个博客中提到的几篇文章都是 GPT 技术发展的典型作品，正好看您推荐的博客巩固一下。

我自己的一些粗浅的见解，GPT 类模型大家称为“prompt”类模型。当 GPT-2 投喂了足够多的数据后，你给模型一个“prompt”，它可以自动给你接上回答。从 GPT-2 开始，基于这项技术的 tabnine 这类工具便开始流行开来。

如何设计一个“prompt”甚至也成为一项重要的工作。好的 prompt 可以导向你想要的答案。从 GPT-2 到 GPT-3 甚至现在 GPT-4 ，更多更好的数据，设计更规范的“prompt”都给这类模型带来了质的变化。当然，你也见过设计“好”的 prompt 可以让 GPT 越狱，产生 openai 不允许的暴力、恐怖和儿童色情答案。

因此它可能真的不懂如何如何将 A 语言转换为 B 语言。但他懂你的“prompt”，即有人曾经这样实现过“这个功能函数是将 A 语言转换为 B 语言”。它知道你要干什么，并且在见过足够多的样本后具有了这样的能力。

当然缺点就是，这类语言模型不是基于像正则匹配 / 语言范式 那样人为设计的规范训练的，因此结果可能是不可控制的。真实性和偏见性很多时候也无法调整，只能借助于更好的数据 + 更完善的微调来控制。

[AndroidFileTransfer]( https://www.android.com/filetransfer/)

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