实测 M2 丐版 mba 几乎跑不动，可以生成结果但是生成的过程会让电脑几乎完全卡住🤣

用的是这个开源项目 https://github.com/jmorganca/ollama

没有搜到诶？求一个关键词😭

@zhangfeiwudi
@happyTiger
@favourstreet
@happyTiger
@changhai
@mopig

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来自 [https://www.v2ex.com/help/anti-flood]( https://www.v2ex.com/help/anti-flood)

已经拿盖中盖 M2 Macbook air 做主力机了，硬盘真的不够用😭，用着局促但是勉强够用

一个朋友的电脑，配置是 8G+256G 的 Surface Pro 4 i5 ，给他推荐过很多次标签页管理软件（定期关闭标签页之类的），他的回复统一是：能用就不要管了🤣



（试试是不是空格的原因 markdown 图片显示不出来）

一个朋友的电脑，配置是 8G+256G 的 Surface Pro 4 i5 ，给他推荐过很多次标签页管理软件（定期关闭标签页之类的），他的回复统一是：能用就不要管了🤣



感感觉现在大火的那类超多层神经网络有点不太可能直接应用于战场，但是传统机器视觉和专家系统这一类的老 AI 倒是有可能（甚至已经用的蛮多了？）

可能强化学习用来做机械控制也稍微有点戏，毕竟都上战场了可靠性要求不能比工业还低吧。

@seanzxx 运行电脑游戏那个，因为感觉它实际上就是一个做的还不错的 wine GUI 🤣

我也想找一个类似沙箱的方案，Windows 沙箱还可以用脚本指定开机之后安装 vc++ 之类的任务，还是挺方便的。

不过最近发现了一个可能的备选项 Whisky ，但是不确定具体行为是怎么样，还没有详细测试。

@Themyth 说起这个，我前段时间看到一个有点心动的就是苹果的内容缓存服务器🤣，但是想想专门为了这个买个 Mac mini 不太值得。

直观感觉这个可能很困难，因为人作为一个动物，表达出来的语言只能代表一个人很小的一部分。我们一边讲话的时候会一边思考讲过的话，会突然想到久远的记忆，再或者同理心等等……而目前这种原理的生成式 AI 没办法“模拟”的。

而如果真的可以做到完整的模拟，那人类和仿生人就没什么区别了（而如果真到那个时候了，肉体承载的人类也确实该退位了😭）。

俺之前用的是 NUC11 i5 薄款，写 C++ 和 Python （用 JB ）的时候还是蛮安静的，基本不会听到风扇满负荷运行。

储存方面，2 个内存槽，一个 nvme 一个 m.2 sata ，感觉还是足够用的。

俺也是刚换过来（从 arch ），因为 M2 的 MacBook Air 实在是太漂亮了😻

就分享一个惊喜吧，就是 macOS 的终端会遵守系统代理设置（而且所有 app 都遵守！），直接用 iOS 的 shadowrocket 就可以了。不过感觉用小火箭还是不太舒服，后面换 wireguard 了。

然后一个小坑：系统自带邮件 app 不打开不能接收邮件😭

@zentst 在 iOS 上可以实现的效果是，如果点击了 farewell ，那么以后打开这个 pwa 就会跳转到 X 。

所以相当于一个特殊的入口吧，还能挖出来发挥点余热😊

感觉这个材料要是真的，肯定不是单纯的股票会涨那么简单。这么大的利润凭空出现，稍微有点坏心思的人肯定就不是跑去找哪个公司买了，坏一点的如果是国家说不定都直接开战了🤔。

00 后表示已经玩不动了，旷野之息还有 300 ，到王国之泪就只剩 60 了。

@Totoria @xd880616 😭搜了搜，包装和我买的挺像的，但是我买的那个没有 elecom 标识，原来是买到假货了吗……


@HB9527 这个摩擦力怎么样？视觉上模糊一点没啥关系，主要还是想手感好一点


@y1y1 hhh ，看视频都用电脑看了，平板上就一个部落冲突玩太久了舍不得删，偶尔上去看看

之前在 arch 用 KDE 的时候也是很喜欢这个功能，一开始换 macOS 也是不适应这个，不过现在已经因为其他方面妥协给 macOS 了😭（真香