@Chad0000 现在就可以 finetune 模型，但是考虑到一来价格贵，二来如果知识库内容经常更新的话每次都重训练一遍也不现实。

直接学 unity 或者 unreal

mattermost

模型是一堆固定的参数，除非再训练或者 finetune ，不可能记住东西的。现在所谓记忆，只能是把前提放在上下文里，每次会话都扔给 chatgpt 。所以别看 api 单价便宜，实际用起来 token 数是指数级膨胀。
话说有个工具 langchain ，在开发 app 的时候帮忙做了一些上下文的处理工作。

后端微服务之间追求效率的话用 grpc,因为 json 里很大比例是括号。
前端的话 grpc 也不能直接用，相对于传输效率，前后协作方面的需求更大一些。
graphql ，trpc 都提供了 api 的信息和类型约束。restful 的话就只能靠 openapi 约定。
json rpc 看不到任何优势。

简单来说不就是需要把服务器存储 mount 到本地吗？
对 pdf 来说没有“云端阅读”这回事吧，不完全下载下来也打不开啊。

neuro sama 有很多人讨论，并没有找到太多作者自己透露的信息。网上有一些猜测是类似于 gpt3 或者在 gpt3 基础上 tuning 的 nlp 模型负责对话，后面挂上 tts ，现在看来驱动 live2D 的可能就是一些简单逻辑，如果加上情感分析模型应该会更逼真吧。玩游戏的是另外一个模型，这个比前面那些简单。

可以给 op 讲个案例，认识一个人国内专科毕业，出国读了博士又回国进大学当讲师的。
国外有的大学博士生招不够，找个华人导师比较容易去。当然肯定不是啥好学校了。

@shijingshijing 同意，大学舍友有过类似经历，政府项目包给 A ，B 两个乙方共同开发，期间纠纷不断，互相甩锅（当然甲方不会被甩锅，一个处长可以让 A 和 B 的老总站在面前骂 1 个小时）。项目延期 2 倍时间，本来有良好合作的 AB 公司从此老死不相往来。

@crab 在澳大利亚吧，我最早在油管看到他的视频还震惊了一下，在墙外做这种内容竟然能达到那么多订阅数。

@qiaobeier 这种工具归根结底是个管理和检索工具，反而在法治健全的地方比较容易生存，只要项目里不含有侵权内容，用户拿去干什么关作者啥事呢。
啥都归咎于资本没啥意义，相当于树个靶子打。

虽然我也觉得应该无脑 vue 。
但是欢迎尝试 nextjs ，然后强烈推荐 trpc 。trpc+nextjs
真的是完全体，类型检查贯穿前后端。解决了 restful 的最大问题。
graphql 的话优点是有，但是整体上设计个好的 api 很难，而且接口定义代码多且冗余。trpc 这方面更好一点。

我之前一直开发 react ，nextjs 。最近被拉去个 nuxt2.x 的项目救急，我的感觉是项目负责人一定是工作不饱满闲的蛋疼所以选择用 ts 。

@ila 我的理解模型使用的时候并不太吃资源吧，跟训练相比。所以应该是用 rust 重写 tensorflow 或者 pytorch ？

@qlzf199 说个能 or 不能这么困难的吗？这扯东扯西的一大堆。奶茶就不必了，你留着多买张彩票吧，兴许中了呢，你也不用在这到处发帖忽悠人了。

@qlzf199 别 BB 那些没用的，还“数据概率准确性”，你自己造的词吗？就一句话，你到底能不能预测下次中奖号码？能的话证明给大家看，公开一次不耽误你发财吧？
话说回来，你的“数据概率准确性”那么高，你是咋做到十几年这么久还缺钱雇个人的？是没猜中过吗？

@qlzf199 开始撒泼打滚了？

@qlzf199 我最不能理解的就是你们总说自己有什么什么好办法能中奖。为啥不自己中个大奖偷着乐呢？非要共享给别人。