方向搞错了。

开发用 Windows 是最舒适的，然后服务跑在 Linux 上。

前期预算不足时，可以采购一台大内存 PC 机，安装 Windows 11 和虚拟机，Linux 暂时跑在虚拟机上。等有预算了，再给 Linux 额外准备一台物理机。

本质上是企业级数据管理，也就是会给数据打上一堆标签，标签越多越精确。

打标签的可以是多个人，每个人负责几个类别；也可以是机器打标签 + 人工抽样审核。

标签也是需要进行管理的。

数据也是分类别的，比如以帧为类别，以片段为类别，或者以演员为类别，等等。

@gvdlmjwje 生产，有钱上深信服的超融合，没钱用学习版的 ESXi 。PVE 只适合单机跑测试。

你没搞清楚关键问题：

你其实是一个公认比较没头脑、逻辑不清晰的人。私下场合你经常是主要的错误观点输出者。

因为前不久 Google 升级了 Gemini + 独家 TPU + chat session cache 给够 + 搜索引擎优势，复杂问题 Gemini 当然更加有优势。但这也不是一定的。

我自己的感觉，对于复杂技术或工程问题，每 15 局讨论，Gemini 能胜出 10 局，剩下 4 局 GPT 更好，最后留了一局是因为 Deepseek 与 豆包 偶尔会人品爆发超过 Gemini 与 GPT ，但只是偶尔。

重点是你的 Cursor 喜欢用系统脚本命令，这种策略，无论在哪个平台，都容易出问题。

你应该通过设置或提示词，修正这个行为。改为 Python 3.11 是比较理想的，好几个系统都支持这个版本。

然而事实完全相反。

大学的食堂有国家补贴，但这补贴是发放给师生的。按理来说，大学的这种带国家补贴的食堂，只能供给师生，不允许供给其他人士。但如果外包人员发现这情况，又会说，这是区别对待。而且某些地处偏远的学校，为了遵守规定，为了外包人员等访客再建一座食堂，也不合适，会造成巨额资金浪费，所以就通过收取搭伙费，来允许其他访客来此处就餐，通过搭伙费来让访客缴纳回本不属于他们的国家补贴。

公司与单位的搭伙费也是如此。

另外，有些规模较大的厂家、公司或单位，拥有大型食堂，在其食堂内部，会存在多个营业档口。有补贴的档口，外包人员去了需要缴纳搭伙费，但有些档口是租给了外部公司，属于社会化经营，没有补贴，谁来了都一个价。如果外包人员不喜欢缴纳搭伙费，完全可以选择这种社会化运营的档口。

TL-7DR7299 ？

京东自营 ¥950
TP-LINK BE7200 Wi-Fi 7 家用无线路由器，飞流双万兆版
10G SFP+ * 1
10G 电口 * 1
2.5G 电口 * 4
1G 电口 * 2
USB 3.0 Type-C * 1

人最宝贵的不是钱，而是时间。你现在拥有最宝贵的东西却不自知。

试想，就算你换成超一线城市，每月单休，月薪 5 万的工作，辛苦工作一辈子，啥爱好与自由都没有，干到快退休时，终于把房贷还清，你这一辈子就耗在这房子里了。那时你会开心吗？

说不定一波战争，或者经济周期性崩盘，或者房地产经济政策突然爆炸，导致房价暴跌，回归真实价格，只要 2 - 3 年收入就可以买入，那时你会气到爆炸吗？

另外，一线房价贵，并不是因为它值那么多，而是国家要靠房地产经济来向下吸血。就像现在的内存条，本来只值 100 元，突然政策性被迫涨价到 2000 元，你会去当韭菜买入吗？你女朋友说，没有内存条就没有保障，拒绝结婚，你会认同这个观点而不是及时换个逻辑思维正常的女人吗？如果这些你都能想清楚，为啥把内存条换成房子，就想不明白了？只是因为周围大部分人都是这个观点，所以你就需要从众吗？

而你，一辈子的幸福，需要在意这帮人的看法？

256G 内存，加上本地模型的发展，应该可以在本地运行一些非常不错的 coding 模型了
===============

这是严重的错误判断。

现阶段，各大 Coding 模型，别说架构师了，连高级程序员的层次，都没法在每次 chat 中达到，而且还经常输出一些虽然能 work 但可维护性极差的代码。这个问题的根源还在于训练的数据、推理的算力与推理空间不足导致的，而这一切的训练与推理阶段，又都依赖超大内存，256GB 只是冰山一角，远远不够。

输入法最好用的，当然是基于大模型上下文记忆 + 大模型语音识别 + 大模型自动更正的语音输入，语音输入完毕后，再去手机上，编辑自己觉得不合适与错误的地方。

个人感觉这方面，在国产主流输入法中，豆包输入法的语音识别率与更正率，明显好于其他。但键盘的设计，还是搜狗更符合我的操作习惯，最后还是保留了会输出广告的搜狗。

看了 OP 的发言，比起笔记本电脑故障问题，我觉得更严重的是 OP 的思路出现问题。

1.首先，如果 OP 关注高可用性，那么 OP 应该采用一主一备的方案。这种方案，需要把预算拆成 2 份，也就是买 2 份同质量的笔记本电脑。优点是可用性极高，缺点是单台笔记本电脑的采购预算直接打对折。

2.500 - 1000 元，这是主流热卖价位笔记本电脑的维修资费中，很常见的价格，并不贵。如果你觉得这价格不划算，那么你应该去京东自营，下单时请加价购买年限最长的京东延保。

3.不要觉得联想笔记本电脑不好，有件很反直觉的事情：联想笔记本电脑市占率高，出了故障反而容易维修，因为维修店子经验足，备件覆盖率高，备件数量高。你换个小品牌，说不定修都没法修。

抖音这种体量的软件，都是地区分布式架构，你遇到的这种现象，只能说是局部问题，比如你所在的地区，服务器资源承受不住突发的高流量。

盲猜你应该是回到老家，在小地方，抖音在当地部署的资源，是根据当地常驻人口数量设计的，小长假大量在外人员返乡，当地服务器资源承受不住突发的这么大的流量。

这种需求非常难做。

如果想把所有文档全量导入 AI ，现有 AI 没有这么大的上下文窗口。

如果做剪枝，比如提取关键字、向量化、分块、甚至引入复杂的搜索引擎与工作流，都容易出现丢失信息与精度不够的问题。

这种情况下，要确保精度，只能学习人类，把文档一页一页地拆解，拆解后的内容与规范文档一段一段地喂给 AI ，这样做虽然精度足够了，但 tokens 与任务完成时间又会爆炸。

大概率不正常，但也不一定是骗局。比如我见过某个项目，因乙方突然进去了，项目临时要更换乙方，导致甲方需要在极短时间内，快速拉起一个团队，然而当时又不是求职高峰期，但凡能来个人，甲方就谢天谢地了，但这种事情的概率极小，所以还是需要防着点。

设定有问题啊..

你的员工都 [全能] 了，第一阶段直接精神控制全人类，玩腻了第二阶段开始修改世界物理规则，玩腻了后第三阶段直接寻找世界本质。