@sdjl 估计和读的书的领域有关吧，如果是那种比如说营销、时间管理等等能够应用的书，你说的方法也可以，重实践。

但是如果是历史之类的，那也没地方应用啊～

@sdjl #2

对大部分书来说，「直接得到正确答案」是虚假的命题。没有很多书会给所谓的「正确答案」，或者说给的「答案」也不一定正确。

书籍的意义不在于最终提炼出的那几个观点或者答案，而是作者的思维模式和思考过程。读书就是让你随着作者的思维去再重新思考一下，你或许发现做的思考过程有瑕疵，结论可能不正确，或者相同的思考过程可以用在别的领域，这才是书籍主要的价值。

举个物理的例子，开普勒三定律都听过，学习三定律不是让你死机硬背这几个定律，而是想想怎么能从三定律中推导出行星轨道，怎么推导出万有引力。

@chaleaochexist
首先只能去儿童医院或者儿科，因为大人和小孩是不一样的。
其次如果能负担且心里担心，可以去省城或者一线城市的儿童医院看看，顺便当旅游了。

然后一定要每年复查，一般来说如果不是先天性的，那么大部分都没问题。

之前我家小朋友医生的建议：一定要每年做验光，如果有问题，医生会及时干预的。如果没有问题，家长也不要过分担心和焦虑，不干预自然就代表没问题。

@chaleaochexist 我周围有个案例，三岁测试先天 300 度散光。幼儿园就开始戴眼镜了，这个没办法。

所以如果医生测试后，觉得散光不严重，那么就正常生活，只是平时要注意保护视力和验证他的视力。觉得严重，就带眼镜。

问医生啊。

如果单纯看 0.8 ，0.5 那是正常的，因为儿童的眼睛本身发育就是比较慢的，一般七岁以后才会达到成年人的视力。

里面的「假性近视」其实可以忽略，如果想去除「假性近视」的影响，可以滴入「散瞳剂」进行散瞳，这样测出来的就是真实视力。但是一般不在这么小的小朋友身上测，六七岁上学感觉有问题再测试。

但是「散光」不是。这玩意大部分是先天性的，如果很严重，需要戴眼镜。

第一次听说设计走查这个名词。

@eae29qvc #42

> azure 那边确实是等全部内容输出后再返回给用户的

并不是全部内容，如果开了流式，是分句。国内的大模型比如文心一言也是分句，按句进行内容过滤。

可以做业务级别的限流，但是这种一般是为了避免基础设施过载，都设置的比较极限。

这是因为如果设置的低了，反而会是 DDOS 的帮凶。

@eae29qvc

> 掏多少钱给多快响应速度

我说了，这个是不可能的，有瓶颈。
另外单卡推理比多卡、多机推理快，这是因为传输瓶颈。

@eae29qvc 那你就是听错了或者对方不专业。

映射到本地再处理，也不过是把每个文件都下载一遍而已。

找个国外的服务器，写个脚本处理下。逐个文件下载，处理，分类，移动。Dropbox 有 API 。

这里的核心是人脸识别，其实不难，开源模型足够了。

@Seanfuck 一段段是为了加内容过滤。按句过滤，这是因为上面要求必须先过滤后输出。

@eae29qvc 受限于单卡算力瓶颈，GPT-4 秒回是不可能的。

其实这里有个计算公式，可以算出首 token 以及完全 token 的理论最快速度。

如果是压力锅（水分损失少）的话

米饭：1 比 1
厚粥：1 比 5
稀粥：1 比 10

还有被吹上天的区间票调度。其实就是按照规则提前给各个车站分配配额。

之前说 12306 放弃了强约束来保证性能，还被人喷说你不知道 12306 到底有多难，强一致的高可用系统。

现在 12306 到处都是 cache ，不一致。比如你看到有余票，点进去提示没票。

@GodoIT 预付卡无所谓了，giffgaff 自己又不会亏。