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可能很多人对27B模型没什么概念。 27B听起来好像也没多大啊，现在普通玩家128G内存都开始普及了。 但我讲几个冷知识。 Google训练Gemma 3 27B的时候，预训练数据是14万亿Token。 不是140亿，也不是1400亿。 是14万亿。 训练它的集群用了6144颗TPU v5p。 而27B这个数字，只代表它有大约270亿个参数。 光把BF16原始权重放进内存，大概就是54GB。 32K上下文跑起来，加上KV Cache，大概72.7GB。 注意，这还只是推理。 真正训练的时候还要塞梯度，优化器状态，激活值，各种通信Buffer。 所以你看到一个27B模型只有几十GB，很容易产生一种错觉。 这玩意我电脑都装得下，我是不是也能训练。 完全是两回事。 还有一个更离谱的地方。 14万亿Token是什么概念。 假如一个人一天非常夸张地读10万个Token，而且一天不休息。 读完这些训练数据，大概需要38万年。 而机器要做的也不只是把这些字读一遍。 它要一层一层做矩阵运算，算损失，反向传播，再一点一点修改270亿个参数。 所以我现在越来越觉得，本地能跑27B，甚至70B，是一件非常牛逼的事情。 不是因为我们的电脑已经可以训练它们了。 而是因为人类把一个需要几千颗AI芯片训练出来的东西，压缩，量化，优化之后，居然可以塞进一台桌子下面的小电脑里。 这个过程本身就挺赛博朋克的。

Claude code始めて1ヶ月の人間がコードかかないで作ったもの 一眼をwebカメにしてて有料の美肌アプリ噛ませてたけど重くてFPS30固定になるので自作。ぼかしてシャープネスを少し。激軽くていい。超簡単にできた！

माननीय प्रधानमंत्री श्री @narendramodi जी की #MannKiBaat# क्यों है हर परिवार के जज्बात ?

आदरणीय प्रधानमंत्री श्री @narendramodi जी, केंद्रीय गृह एवं सहकारिता मंत्री श्री @AmitShah जी, भाजपा राष्ट्रीय अध्यक्ष माननीय श्री @NitinNabin जी एवं NDA के सभी वरिष्ठ नेताओं की उपस्थिति में नई दिल्ली में NDA संसदीय दल की बैठक संपन्न हुई।

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VVV and Capital Measured by revenue, Venice has become the largest company at the intersection of AI and cryptoeconomics. Today, we announced Venice’s first round of outside capital, a $65m Series A led by @dragonfly_xyz, valuing Venice’s equity at $1 billion. Since we are an atypical company, this thread describes how this equity raise relates to the most valuable asset we have on our balance sheet, our capital token base:0xacfe6019ed1a7dc6f7b508c02d1b04ec88cc21bf