@ranaanna 因为高智商人类和 AI 的中文语法学得不好
详见吕叔湘的《现代汉语 800 字》，从语法角度这句话不存在歧义
https://i.v2ex.co/9363z0PZ.png

@superjojo 正常人怎么说 1.5 个鸡蛋？

@ranaanna 对高智商人类来说，一个半小时等于三个半小时

根据我活跃贡献的 MOD 社区的经历
如果你的 MOD 只是对游戏原版内容进行演绎，使用游戏原版的美术素材和 MOD 机制进行玩法上的创新，大概率是没有知识产权上的著作权的
注意每个国家的知识产权法都不尽相同，根据你的游戏主体在哪里可能存在不同的解读

但这个不代表你没有资格将你所编写的 MOD 进行开源，事实上 Github 上有很多商业游戏项目的开源 MOD
比较著名的例如
Dalamud, FF14 的 MOD 客户端，https://github.com/goatcorp/Dalamud
还有我最近在玩的幸福工厂 MOD 社区
https://github.com/satisfactorymodding

他们都在显著的地方表明了“ We are not affiliated with xxx., LTD. in any way.”以规避潜在的法律风险。
Github 上开源最差情况就是吃个 DMCA ，对你自然人没有任何影响

抛开 skill 这个新名词不谈，基于 LLM 工具做“人格克隆”大概在半年还是一年前就有成熟的灰产链条了
最开始是纯文本回复，后面基于开源方案做语音，视频的话现阶段可能也行吧，没继续接触了
这个玩意儿其实最难的是前期的准备数据的阶段，客户提供的语音，聊天，图片和其他非结构化的数据都需要精挑细选以构建可用的数据集合，那叫一个精神污染
最开始做最小可行性测试的时候图方便用的还是自建的酒馆，到现在我的酒馆里还“活”着几个前任。

Bose 系列死忠粉路过，佩戴舒适度是我留在 Bose 阵营的首要考量
工作原因出差比较多，QC 系列耳机是唯一能让我戴上去 12 小时不嘞得头疼的

如果想对比 Apple Silicon 的大模型推理性能
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/4167
这里有个非常长的楼，里面由各个芯片的跑 token 速度的数据

你可能忘了当年 M2 PRO/MAX 是 2023 年 1 月发布，M3 PRO/MAX 是 2023 年 10 月发布
所以现在发芯片芯片并不意味着今年年终的时候不会再有新品了

已经有了批量扫描公网 OpenClaw 实例的实现了
https://openclaw.allegro.earth

Mac 的 RDP 就不支持 UDP 吧，我记得去年鼓捣过一次，最后的结论是 MAC 版本就没有这个能力

最简单的拒绝回答都做不到
换句话说，只要模型开源，总有方法越狱的
参考： https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration

https://chatgpt.com/cyber
gpt 现在最新模型识别到这种类型的问询都会路由到其他模型了，可以在这个网址提交认证以解锁网络安全相关的敏感话题

哈哈，非常真实的大实话
我们必须意识到编程技能只是促进商业成功的一个最基础的维度，而往往程序员只看到这个维度

能融多少钱看你需要投资的标的的初始保证金比率，50%的话就是最多两倍本金
你在每天结算前必须要保证保证金合规，所以日内不能使用超过你购买力的融资额度

@SWALLOWW 滑雪的话有便宜的保险有贵的保险
2 欧一天的那种就只能报销地上的救援，单价啥的
3 欧一天的那种可以报销直升机救援
4 欧一天的那种可以把没有机会使用的门票一起报销
只能说资本在报销前就已经写好了价格

@la2la
基础医保是强制的，和国内类似，在扣税之前先扣除医保强制缴费的部分
除此之外还有类似国内的五险一金扣除
还有为了填社保赤字而强制扣除的社会分摊金

项目如果托管在 github 上的话 github runners 也有 M1 的版本
https://docs.github.com/en/actions/how-tos/write-workflows/choose-where-workflows-run/choose-the-runner-for-a-job

哈哈，这不是几年前我校招的时候面试官最“喜欢”的面试题嘛

看我随手出一道，console.log 1234 才是味道最足的

console.log(1);
setTimeout(() => console.log(2), 0);
process.nextTick(() => {
console.log(3);
queueMicrotask(() => console.log(4));
});

queueMicrotask(() => {
console.log(5);
process.nextTick(() => console.log(6));
});
new Promise(resolve => {
console.log(7);
resolve();
console.log(8);
}).then(() => {
console.log(9);
process.nextTick(() => console.log(10));
queueMicrotask(() => console.log(11));
});

new Promise(resolve => {
console.log(12);
setTimeout(() => {
console.log(13);
resolve();
}, 0);
}).then(() => {
console.log(14);
});

(async () => {
console.log(15);
await void 0;
console.log(16);
process.nextTick(() => console.log(17));
queueMicrotask(() => console.log(18));
})();

console.log(19);

这个方面做的人很多了吧，demo 每天都可以看到
github 搜索关键词 ai 量化可以看到不少类似的项目

自己做的话关键问题可能有这些
1. 实时数据需要自己接入，有免费有收费，有大 A 有外国市场，有 web3
2. 定义自己要做什么，看你的叙述想做多因子选股？可以进修下这方面的知识
3. 搞定券商量化自动下单接口，不过如果你操作频率不够高的话手动下单也可以
4. ……

现在你能接触到的基模，例如满血 deepseek, chatgpt-5, grok, 基本都能在有合格的 prompt 和流程设计基础上完成你的需求，不需要一个对特定领域微调金融大模型。