maolon

是 groq 快不是 llama3 快吧...用其他方式 host 速度跟其他模型差不多

@hellofreckles 这个不是，是因为 qwen 的中文语料只占 15%，当然这也是 qwen 的国际排名比较高的原因，因为语料还是以英语为主。不过 qwen 和 llama 的架构很像且 qwen 的 embeding 做的比 llama 好，有 16 万条，刚出的 llama3 改进了 embedding 也才 13 万

不是，啥年头了还润加拿大。
工作难找的一逼，油价 160 涨到 178 ，到处都是偷车的，甚至还有入室的，而且 college 无差别砍名额，这是想不开么...

老实的说用 gpt 做每一次的爬取也太奢侈了吧。
先不说钱，gpt4 的 t/s 本来就不高，gpt3 也没高到哪里去，长一点的内容要处理到啥时候去。
最好还是用 ai 识别爬取 sample 内容，然后用它来自动生成一个 xxx.com.path.parser 的 util, 然后你的爬虫动态调用这个

状态上移+1 同时使用 children 的方法摊平组件
<Page>
<Toolbar/>
<Layout>
<some>
<Grid {...props}>
</some>
<Laout>
</Page>

v2 上感觉一看到卖课的感觉敌意就挺大？
虽然我要是之前没看过楼主的 ddia 分享大概也会这么想，只能说 ddia 这个栏目做的确实挺好的但是选题过于冷门(我是专门搜 ddia 关键词才找到的)，最后变成“看的都是同行”

主要是如果面向普通用户，这个 ui 和 ux 像来自于 2010 年左右的软件，大量的功能堆叠在一个界面上，太多的选择框，第一印象就很差。或者说根本没有用户引导，让人不知道该怎么用。
现在的用户不是当年还会去读说明文档的用户了，一点负反馈就下一个软件见

@Greendays openai 的价格不好谈，毕竟现在背靠微软，谷歌是老二跟老大抢市场，抢着也要上。
另外从体验角度来说 gemini 的 token/s 和 context window 都比 gpt 要高，这点对用户体验也比较重要