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Claude Code 总结企业采用 AI 的 5 个阶段:Gated → Assisted → Parallel → Supervised autonomy → AI-native,对应约 0、1、10、100、1000+ 个 Agent。 瓶颈会从审批和注意力,转向输出审查、自动循环信任与规模化护栏。 企业应先增加 Agent,还是先证明自动循环值得信任?
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台风来临前,浙江台州。
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淹水是一面貧富差距的鏡子,自然災害本身沒有階級,承受災害的能力有階級。馬尼拉的豪宅、gated community、商場周圍非常現代化;走出去幾公里,另一個社區可能一下大雨就積水。越有錢的人,越不依賴政府提供基本公共服務;越窮的人,越依賴政府,而政府偏偏又最難有效提供這些服務,社會嚴重不平等。
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⚡ 震惊,有人为了让 Qwen3.8-27B 在单张 RTX 5090 上跑得更快,硬是把 vLLM 改了七轮,成果就是 Qwen3.8-Inference-MetaZenith 这个分支。 效果是拿数据说话的:基线版和优化后的 R107 版跑了 18 组对比,生成吞吐的几何平均从 51.9 提到 84.9,涨了 63.5%;上下文拉到 65536、并发为 1 的那一档,涨幅直接到 310%。 自己编译 vLLM 折腾过 Blackwell 卡的应该有体会:装 CUDA Toolkit、对着编译目标一个个试,编出来还不一定比官方版快多少。 Qwen3.8-Inference-MetaZenith 把调好的结果整个端出来了。它基于 vLLM v0.27.1,动了 24 个上游文件,加了三千三百多行,七个阶段挨个啃——解码调度、输出投影、精确解码内核、批量预填充调度、预填充融合,重点都压在 TurboQuant 和 Gated Delta Network 这两条执行路径上。预编译好的 wheel 也放出来了,装 wheel 这条路不需要 CUDA Toolkit 和 nvcc,驱动对得上就行。 说清楚适用范围:它是给 sm_120 的 RTX 5090 加特定模型做的专用分支,换卡换模型就不是这个故事了。 这么窄的一个场景居然有人认真调了七轮,属实硬核。 GitHub:
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前两天跟一从美国返回国内定居的哥们电话聊天,他说国内现在稍微高端点的(不是奢华)次新小区物业服务已经很好了,远超同样价位美国小区的社区服务。 他住四川某成都小区,物业费6元/㎡,10年次新房。小区物业是典型的管家式服务: 24小时响应、外卖快递登记、夜间巡逻,还能协助调试智能家居,服务十分精细。小区配备人脸识别门禁、智能快递柜、充电桩等便民设施,物业主动处理噪音问题、养护绿植,居住体验极佳。从小区大堂到地下停车场保持24小非常整洁,照明充足。物业定期举办业主活动,有烧烤派对,露天电影,文艺表演,家政维修等等。 但他也说,极致贴心服务的另一面是边界感偏弱,过度周到的服务,一定程度挤占了私人空间。 他之前在美国房子(gated community)的物业仅负责基础维护、园区管理松散,主打业主自治,几乎没有额外贴心服务。 我跟他调侃着说,是不是你每天开车回家保安跟你敬礼你觉得很过瘾啊,美国的小区保安顶多跟你say个hi点个头是吧😂所以难怪他去了就不想回美国了,对于在美国积攒了足够养老存款的人来说,可能在国内退休生活的确能享受到更好的社区生活服务,这就是所谓的地理优势套现吧。当然医疗保险什么的还是得提前考虑好。
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