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干货！收藏了先消化一下。

我用 Claude Code 重构了一个 3000 行的模块，质量比人工写的高。

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ChatGPT Plus 在不同国家的定价差异巨大。

各国价格排行（月费）：

结论：土耳其区最便宜，比美国便宜 55%。

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Ollama 是目前最简单的本地 LLM 部署工具。

安装（一行命令）：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

运行模型：

ollama run llama4:8b    # 8B 版本，需 8GB RAM
ollama run llama4:70b   # 70B 版本，需 48GB RAM

硬件需求：

• 8B 模型：8GB RAM（MacBook Air M2 即可）
• 70B 模型：48GB+ RAM 或 24GB VRAM GPU
• 405B 模型：需要多 GPU 集群

性能：M2 MacBook Air 跑 8B 约 30 tokens/s。

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把这个转发给了团队讨论，大家的反应也挺热烈的。

来源：Hacker News

社区热议精选评论：

1. 1673 ELO 太疯狂了。如果实际成立，我实在想不出还有什么场景雇佣初级或中级开发者会更便宜。 —— spaceman_2020

2. 我不确定 Codeforces 百分位与软件工程能力有多大相关性。AlphaCode 2 去年就到 1650 了，SWE-bench 在 Agent 下只从 33.2% 跳到 35.8%，并不算革命性。 —— usaar333

3. 这与'苦涩教训'并不矛盾。与其把模型做到 10N 参数，不如训练 N 参数模型并让它在推理时多算 10 倍。 —— grbsh

4. 这新方法表明：1）'苦涩教训'可能不成立，Transformer 智能存在根本极限；2）'苦涩教训'成立，只是没有足够的数据/算力/能源来训练 AGI。所有认知本应发生在 Transformer 内部，这感觉像是通向 AGI 之路上的支线任务。 —— dinobones

5. 注意力机制本质上是关于相似性/统计相关性，是随机性的；而推理需要真实和精确才能成功。 —— seydor

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