JavasScript + Ajax + DOM API + 跳转拦截
十年前的网站都是这么写的
其实就是自己实现一个 React / Vue

这是你手写的还是 AI 写的呀？ AI 写 ML 相关的代码还是不太行。建议看看相关数据＆模型的教程，经典 paper 和 baseline 例子参考。

大概看下一下逻辑，没问题的话让 AI 生成几个测试，仔细看看测试用例写的对不对，如果覆盖不全就让 AI 再继续覆盖。

根据我的测试，GPT-4.1 编程能力和输出质量明显高于 Gemini 2.5 Pro 。输出比 Gemini 更专注和精简。

@wind1986 想快速上手的话直接跑 stablebaseline3 ，调参数。

要系统学习的话从 reinforcement learning 的最开始学。MDP ，DQN ，PPO 。youtube 上应该很多。

要练手的话参加 kaggle simulation 类别的比赛，比如 lux challenge ，还有 MIT battlecode 。

TypeScript 的话可以看看这个 lib ，里面有 DQN 和 PPO 。目前我在维护：

https://github.com/StoneT2000/rl-ts

我之前写过 3 个 AI 玩游戏的 mobile app ，欢迎参考

https://ai-simulator.com/

Cursor 最新版本 0.49 好像开始限制 context 了，我手动 @的文件还要 agent 再 100 行，100 行的读。

如果是多文件，大 context ，可以试试我开发的 16x Prompt 工具，比较手动但是更可控，没有奇怪的 context 算法，能发挥模型原本的 100 ％的能力。

看来来有点像 Ramda https://ramdajs.com/

@frankies 数据分析是 Data Analytics 或者 Business Analytics ，和数据科学 Data Science 有很大区别。Data science 现在和 AI 基本一个意思。

在国外生活多年，这两个专业对我来说没有任何区别。

@zhy91 从公开的 trade deficit 数据来看是美国进口中国的大于中国进口美国的。跟你说的是正好反的。这也是美国增加关税最根本的理由。

@paranoiagu 也算是正常的。Ollama 内部是有些自己的逻辑的。

Reddit r/LocalLLaMA 和 Hacker News 我记得有人反馈同样的问题。

你也可以在那里 post 你的测试结果。

Temperature 设置为 0 ，消除 output 随机性

确保都是在 GPU 上跑的，lamma.cpp 和 ollama 默认有可能在 CPU 上跑，需要配置

每个模型不太一样，但是质量都会随 context 长度下降。

https://arxiv.org/abs/2502.05167

推荐 Fireworks, Together 和 Hyperbolic ，我自己测试下来速度比较快。Hyperbolic 最近两天变慢了。

测试脚本的原始数据： https://github.com/paradite/deepseek-r1-speed-benchmark

测试报告 https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed

@lovestudykid 问了另一家 provider ，他们说因为 Deepseek R1 是 "trained in FP8"，所以本来就是 FP8 quantization 。所以没有影响。
但我也不确定这些 provider 有没有自己多做一层 quantization ，因为 Deepseek R1 的 FP8 是某些 layer 才有的，有会多其他 layer 还是 BF16：
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main?show_file_info=model-00001-of-000163.safetensors
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main?show_file_info=model-00160-of-000163.safetensors
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main?show_file_info=model-00163-of-000163.safetensors
这些 BF16 不确定是不是被额外的做了 FP8 quantization 。按照 vLLM 的说法，如果是 Online Dynamic Quantization
“all Linear modules (except for the final lm_head) have their weights quantized down to FP8_E4M3 precision with a per-tensor scale”：
- https://docs.vllm.ai/en/v0.5.0.post1/quantization/fp8.html

@lovestudykid 根据我的理解，DeepSeek 最终的 weight 是 mixed F8_E4M3 + FP32 。这个可以在 Hugging Face 的 原始 model layer details 里面看到： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main?show_file_info=model-00027-of-000163.safetensors

而 Hyperbolic 的 FP8 是他们自己的 quantization ，是在 model 上面额外的 quantization ，这里有解释： https://docs.hyperbolic.xyz/docs/hyperbolic-ai-inference-pricing

所以我理解 Hyperbolic 应该是做了额外的 quantization 。当然有可能是我理解错了。欢迎指正。