codehz

不需要从零开始训练，你可以用现有模型微调，现在有些模型微调方式用消费级硬件就能做了

仔细想手机用半导体散热本质也是在手机外部使用，将手机表面的温度降下来，没有人把半导体放 SoC 上做）

如果要用的话，半导体装在机箱外可能更合适一些（先接水冷把热量导出来，外面半导体配合风冷提供效率）
机箱内的话，大概就是额外增加热源的效果（

密码本身就不安全了，更别说还要传输，加密也不行，cdn 也可以解密
这边建议用无密码的方式认证，用 webauthn api ，双方都不需要存储和记忆密码

一致性和准确度是两个问题
chatgpt 不一致的原因很简单，默认值使得模型具有随机性，这完全是人工设定的“随机”，api 有两个参数 temperature top_p 可以控制采样的模式，其中一个为 0 就能得到确定性的结果（但答案不一定是你想要的）

哦，这个图应该是平滑处理-FXAA
肯定不是默认设置，你应该改过 nvidia 的设置吧，别随意动全局设置呀）

nvidia 设置里关掉图像增强

@Leon6868 哦，也好修，再套一层 proxy
const disguisef = (targetfn, realfn) =>
new Proxy(targetfn, {
apply(target, thisArg, argumentsList) {
return Reflect.apply(realfn, thisArg, argumentsList);
},
get() {
return new Proxy(Reflect.get(...arguments), {
apply(target, _, argumentsList) {
return Reflect.apply(target, targetfn, argumentsList);
},
});
},
});

@Leon6868 自定义函数有啥 bug