
DGX Spark 跑 Qwen3.8-27B,速度从 24 到 36 tok/s,我折腾了哪些东西?
如果你也有一台 DGX Spark,或者正在琢磨要不要入手一台来跑本地大模型,那你大概率会遇到同一个问题:模型装进去了,速度却提不上来。

如果你也有一台 DGX Spark,或者正在琢磨要不要入手一台来跑本地大模型,那你大概率会遇到同一个问题:模型装进去了,速度却提不上来。

生成一段 30 秒的 AI 视频,多少钱? 按 2026 年 11 月 11 日查到的官方价格示例,Seedance 2.5 的 720p 约 ¥1.51 一秒,30 秒 ¥45.…

复制 HTML 点击复制后,粘贴到公众号草稿箱正文区域。 你打开 DeepSeek 或者 ChatGPT,输入一个问题,几秒钟后,答案就出来了。

项目立项那天,我做了个决定:这次不按老路子来。 新项目不小,涉及好几个模块、多条业务流程,搁以前至少要拉齐两轮需求评审、出三版接口文档、掰扯一星期才能分头开工。

前段时间,同事跟我吐槽,他们用 4 张国产加速卡部署了一个 Qwen 模型,想让 AI 审查一份一万多字的合同,结果请求一直等不到响应,最后接口超时了。 这个问题我并不陌生。

前段时间,我跟几家公司的朋友聊天,聊着聊着,问了他们一个问题:你平时用 AI 积累下来的那些经验,其他同事能直接用吗? 问了七八个人,没有专门设计问卷,也算不上什么正式调研。

你想在自己电脑上跑个像样的大模型,结果装不下。显卡那 12 个 G 的显存,塞进一个中等模型就爆了;你想加内存条,发现加了也没用——模型根本不放内存里,它放显存里,而显存焊死在显卡…

10 月 20 日,一家叫记忆张量的公司开源了两个模型,AI 圈讨论不少。我看完论文,第一反应不是兴奋,而是替很多团队捏了把汗:刚花力气建好 RAG 知识库的企业,看到这种新闻最容…

上一篇把话说得挺丧:五层防线,每层都在漏。没读过的补一句背景:五层指的是给 AI 代码把关的五个环节——需求说明、自动检查、AI 加人工审查、测试、小流量发布,上篇逐一拆了它们各自…

工作标题,待定稿后替换 上个月有个事,挺有意思。 Linus——就是那个骂了三十多年别人代码有问题的 Linus——自己用 Claude Code(Anthropic 出的 AI …



App 明明没打开,消息却照样弹出来。很多人的第一反应是:它是不是一直在后台偷偷运行? 有这种可能,但仅凭一条通知,还不能下这个判断。因为接收消息的,未必是这个 App 自己。

设想你下周要组织一次项目启动会。你读过沟通、管理方面的书,也记过不少划线。可准备议程时,仍然想不起哪段内容能帮上忙,只好重新搜索,再问 AI。 阅读时觉得有道理,遇到事情又从头找。

假设你经营一家小店,把一个月的订单表交给 AI,让它按周、按渠道整理收入,再看看最近为什么卖得少了。 它交回来一个工作簿,附上一段总结:“数据已整理,分析已完成。


第四生产力 · 产品观察 假设你交给 AI 一件今天办不完的事:“下周出差,帮我盯着机票和日程;有变动再来找我。” 现在多数人用 AI,还是打开对话框,问一次,拿一次答案。


推理优化 · 硬件选型从 BF16、FP8、NVFP4,一直算到国产卡与消费级显卡昨天我们选完 Qwen3.8-27B,今天轮到买卡。 问题看起来很简单:27B 模型需要多大显存?


如果你的老板最近问你:咱们要不要自己部署个大模型?我听说 API 用着贵。 先别急着点头,也别急着摇头。这笔账,十个团队里有九个算漏过。 先给自建一个公道 自建不是没道理。

你公司要是已经在用 AI 智能体碰真实数据,客户档案、财务表、代码仓库,这条新闻跟你关系比想象中大。 9 月 23 日,澳大利亚总理亲口对外说:6 月份,一个 OpenAI 的智能…


第四生产力 · AI 创作实践设想你要给一款保温杯做促销海报。产品照片已经有了,只想换个秋天的背景,再放上价格和活动日期。第一版出来,气氛不错。仔细看,杯盖的形状变了。

第四生产力 · 企业 AI 落地客户问:“我的货,到底什么时候能发?” 销售去问仓库,仓库说还没齐;再问生产,生产说缺一批零件。几轮电话打完,仍然没人敢给客户一个准信。

上个月我花了 3 天用 AI 写公众号,12 篇初稿全部作废。 作废的原因都一样——全是空泛的“赋能”“闭环”“全链路”,通篇是公开信息复述,没有一个作者自己的判断。



企业做 RAG,容易遇到一种落差。 文档都切好了,向量库也建好了,演示时问什么都能搜到。 一到真实业务,问题却变成:“哪些订单同时受到三条规则影响?
如果 Agent 停不下来,谁能让它停? OpenAI 和 Anthropic 分别公开了与 Agent 行为和评估环境有关的安全事件。

AI治理不只是给模型写一套使用规范。企业让 Agent 进入真实流程前,还要解决身份、最小权限、审批门槛和可追责证据;这也是智能体安全最容易被忽略的部分。

企业把制度、操作手册和流程图都喂给了 AI,得到的往往还是一个会背流程的客服。想让 Agent 真正接手工作,得先把人类靠经验补齐的那些条件,变成机器能够理解、执行和验证的工作契约…


想想一个很常见的任务:让 Agent 查客户、按规则出报价、把邮件草稿写好。 活听着不复杂。模型挑了最强的,知识库也塞了不少材料。跑出来一看,第一封邮件就让人不敢发。

最近又被客户问了那个经典问题:“我们要上 AI,是搞 Agent 还是搞工作流?” 我说你先把这俩是啥搞清楚。他说:不就是……一个高级点一个低级点吗?

最近接了个活,给一家企业做智能客服系统。 按行业惯例,这种需求闭着眼睛都是上 RAG——就是现在最火的那种”企业知识库问答”,你问什么,AI 从你的资料里找答案。

今年 AI 圈有个特别反常的事。 所有人都在追更大的模型、更强的参数,结果 OpenAI 干了件”不性感”的事:砸 40 亿美元成立了一家全资子公司,专门干一件事——把工程师派到客…

昨天晚上,OpenAI 发布了 GPT-6(代号 Astra),全网都在刷”AGI 要来了”。 同一时间的我在干嘛呢?在给我那台 8 卡 96GB 的服务器数秒。



8月28日,住建部、央行、金融监管总局联合发文:个人住房贷款期限上限,从30年延长到40年。 这意味着,一个35岁的人现在贷款买房,理论上可以把房贷一直还到75岁。
身份、授权、审批、审计与逐级放权
从找段落到找关系,什么数据配得上 RAG
精度、显存与自建成本的账
评测、急停与流程工程
HELLO, I’M
专注于 AI 工程、产品与企业落地,用技术思考记录第四生产力的时代。公众号「第四生产力」作者。