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Forth
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AI 警示：独立编程仍是学习的“金标准”
作者回顾了独立程序员创建操作系统和编程语言等复杂系统的历史意义，并引用了 Thompson 的 UNIX 和 Ritchie 的 C 等例子。他们认为，这种独立、深入的系统构建方法仍然是计算机科学本科生的“金标准”。作者警告不要使用 AI 来生成整个代码库，认为这会绕过从头开始构建系统所固有的宝贵学习过程。
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旧服务器的64GB内存运行32B LLM，超越现代笔记本电脑的显存限制
一项实验探索了在一台2008年的服务器上运行一个320亿参数的LLM，该服务器拥有64GB内存但没有专用GPU，并将其与一台配备GeForce RTX 4070的现代笔记本电脑进行了对比。尽管老旧硬件的推理速度明显较慢（0.01 tokens/秒），但它成功地将模型完全运行在系统内存中，而现代笔记本电脑由于显存和内存总和不足而难以实现这一点。实验还强调，即使是大型模型，在没有专门训练的情况下，在生成Forth代码等专业编程任务上可能表现不佳。