Mohit Mishra
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RamenPanda
1个月前
CPU TPU GPU: CPU 像一个特别聪明全能的工人——什么都会，但干重复活很慢 GPU 像几千个通才工人一起干活 TPU 像一条专为单一任务定制的自动化流水线，机器排列好之后几乎没有来回搬运 TPU 只接受数据、不接受指令，不用在几百种运算指令里做选择，也几乎不需要数据缓存，数据像流水线一样按既定路径流过，从而省电、省面积、利用率拉满 TPU 在机器学习任务上能做到极高的每瓦性能
Panda
原来现在TypeScript已经可以写后端了，队列可以用BullMQ来做 比go简洁，和python差不多的MVP速度，比python的组件维护更勤 但涉及到CPU IO重的操作，可能在性能上还是比不上传统后端语言
nicekate
GPT-5.1-Codex-Max 登场 原来之前 GPT 5.1 Codex 藏着分数不公布，是因为打不过老大哥 GPT-5 Codex？ OpenAI 传统降智： 标准版 = 阉割版 ✂️ Max 版 = 原本该有的样子 下次是不是还要出 Ultra、Pro、Supreme？
Yifeng Wang
对比了下 Steam Machine、Mac mini M4 丐版和懒猫微服的性能，感觉要论能文能武还得是 Steam Machine 啊……不打游戏也是个树莓派 pro max，心动
howie.serious
gpt-5.1 的指令跟随能力，达到了新高度。 指定“只用8个汉字回复”，gpt-5.1的正确率是100%，而gemini 2.5 pro和sonnet 4.5都是50%左右。 （英文版用6个单词，考虑到单词和单词语义承载能力的差异，增加到8个单词。实际上8-12都可以）
