亲爱的广场用户们,新年即将开启,我们希望您也能在 Gate 广场上留下专属印记,把 2026 的第一句话,留在 Gate 广场!发布您的 #我的2026第一帖,记录对 2026 的第一句期待、愿望或计划,与全球 Web3 用户共同迎接全新的旅程,创造专属于你的年度开篇篇章,解锁广场价值 $10,000 新年专属福利!
活动时间:2025/12/31 18:00 — 2026/01/15 23:59(UTC+8)
🎁 活动奖励:多发多奖,曝光拉满!
1️⃣ 2026 幸运大奖:从全部有效帖子中随机抽取 1 位,奖励包含:
2026U 仓位体验券
Gate 新年限定礼盒
全年广场首页推荐位曝光
2️⃣ 人气新年帖 TOP 1–10:根据发帖量及互动表现综合排名,奖励包含:
Gate 新年限定礼盒
广场精选帖 5 篇推荐曝光
3️⃣ 新手首帖加成奖励:活动前未在广场发帖的用户,活动期间首次发帖即可获得:
50U 仓位体验券
进入「新年新声」推荐榜单,额外曝光加持
4️⃣ 基础参与奖励:所有符合规则的用户中随机抽取 20 位,赠送新年 F1 红牛周边礼包
参与方式:
1️⃣ 带话题 #我的2026第一条帖 发帖,内容字数需要不少于 30 字
2️⃣ 内容方向不限,可以是以下内容:
写给 2026 的第一句话
新年目标与计划
Web3 领域探索及成长愿景
注意事项
• 禁止抄袭、洗稿及违规
在将语言模型部署到实际场景中时,硬件和性能的权衡与其原始能力同样重要。
OSS120B在本地推理方面表现出色,但成本也很高——你大约需要120GB的内存才能顺利运行。这并不算便携。OSS20B在大多数用例中达到了理想的平衡;你可以获得稳定的性能,而无需在地下室建个数据中心。
Mistral-7B非常适合对话任务,虽然在文档基础方面表现一般,如果输入的信息不是它明确训练过的内容,它往往会产生幻觉。说实话,Llama?相比一些规模相似的开源新兴替代品,它感觉平平无奇。生态系统发展迅速,一些新玩家做得更好。
真正的教训是:规模并非一切。上下文、训练数据的质量以及实际效率比你想象的都更重要。