无意间发现edu邮箱的隐形福利!有需要的佬友可以试试!
先直接说结论:之前跟随佬友申请的maricopa大学的学生账号,可以下载很多文献!
具体情况:之前为了薅M365 Copilot的5年学生福利,跟随大佬申请了Maricopa社区大学的edu邮箱,这个邮箱及密码也就是www.maricopa.edu的登录账号密码。
最近查文献,苦于没有权限,查到的文献,都无法下载!突然想到,之前不是申请了Maricopa大学的账号吗?那就去看看!一看不得了,学校图书馆的数字资源也太丰富了!
libguides.maricopa.edu
LibGuides: Search Research Databases: by Subject
LibGuides: Search Research Databases: by Subject
直接从此页面进入常用的数据库ScienceDirect,查到了我需要的那篇文献,居然能直接下载:
学校图书馆连Nature和Science的数据都有,真是厉害!
当然,后来也发现,并不是查到的所有文献都能下载,应该是学校只买了数据库的部分权限!
但是对于完全没途径下载文献的佬友们来说,真的是个不小的福利了!
有需要的佬友可以试试!
L站真是个神奇的宝藏!真是学到了很多东西!感谢这么多大佬的无私分享!
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via LINUX DO - 热门话题 (author: tianzl)
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先直接说结论:之前跟随佬友申请的maricopa大学的学生账号,可以下载很多文献!
具体情况:之前为了薅M365 Copilot的5年学生福利,跟随大佬申请了Maricopa社区大学的edu邮箱,这个邮箱及密码也就是www.maricopa.edu的登录账号密码。
最近查文献,苦于没有权限,查到的文献,都无法下载!突然想到,之前不是申请了Maricopa大学的账号吗?那就去看看!一看不得了,学校图书馆的数字资源也太丰富了!
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学校图书馆连Nature和Science的数据都有,真是厉害!
当然,后来也发现,并不是查到的所有文献都能下载,应该是学校只买了数据库的部分权限!
但是对于完全没途径下载文献的佬友们来说,真的是个不小的福利了!
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via LINUX DO - 热门话题 (author: tianzl)
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我想洗车,离洗车店只有50米,你建议我开车去还是走去
Gemini 封神
103 posts - 87 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 晨吉思汉)
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Gemini 封神
103 posts - 87 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 晨吉思汉)
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qwen的逆天内存记忆管理,就这你还对标chatgpt呢?
本来很少用这个软件的,今天想去看看智能体和任务助手。一不小心就点到了记忆管理,真是给我搞无语了
30 posts - 30 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: heidi)
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本来很少用这个软件的,今天想去看看智能体和任务助手。一不小心就点到了记忆管理,真是给我搞无语了
30 posts - 30 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: heidi)
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【抽奖】抽一个gemini pro学生会员成品号,27年1月到期
抽奖主题:Gemini pro学生会员成品号,27年1月到期
🏆️ 奖品详情:
[奖品1]:Gemini pro学生会员成品号x1
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:发帖时间
截止时间:明日23:59
📝 参与方式:
在本帖下回复任意内容
🔍️ 抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
441 posts - 434 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: aki)
抽奖主题:Gemini pro学生会员成品号,27年1月到期
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via LINUX DO - 热门话题 (author: aki)
「抽奖」三级啦,抽个一元机的订阅
抽奖主题:一元机的订阅,还有一年多
🏆️ 奖品详情:
[奖品1]:一元机场订阅还剩一年多,现在用不上了,给抽了
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:2.9
截止时间:2.10
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 素颜女神)
抽奖主题:一元机的订阅,还有一年多
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 素颜女神)
难受,codex把我D盘删了
没心情细说了,数据恢复不回来了,发这个贴子只是为了提醒大家注意备份数据,注意codex一类工具权限设置
2026-02-09 20:30更新:
心情平复一些了,分享一下教训,codex cli + codex 5.3 high + full access,随手一个指令,大致是帮忙清理一下项目的临时调试文件,然后它把除了自己之外都当成冗余文件一把清除了。教训:1.codex cli绝对有问题;2.full access谨慎使用,我知道大量佬友图省事会给这个权限。3.尽量及时备份文件+独立安全环境用codex一类的工具。
87 posts - 80 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Colton Patel)
没心情细说了,数据恢复不回来了,发这个贴子只是为了提醒大家注意备份数据,注意codex一类工具权限设置
2026-02-09 20:30更新:
心情平复一些了,分享一下教训,codex cli + codex 5.3 high + full access,随手一个指令,大致是帮忙清理一下项目的临时调试文件,然后它把除了自己之外都当成冗余文件一把清除了。教训:1.codex cli绝对有问题;2.full access谨慎使用,我知道大量佬友图省事会给这个权限。3.尽量及时备份文件+独立安全环境用codex一类的工具。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Colton Patel)
新人报道(抽5个Pro家庭组位置,美区)
哈哈哈哈,申请6次终于过了
107 posts - 105 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 4747)
哈哈哈哈,申请6次终于过了
107 posts - 105 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 4747)
【抽奖】ChatGPT Business 车位 * 1 截止到今晚22:00
昨晚用站里的方法终于绑上了卡开了个team,把几个朋友邀请进去还有一个位置,就拿来抽奖回馈给大家了(无质保很抱歉)。如果不嫌弃的话,可以留下任意评论,今晚22点开奖。
新人初来乍到第一次发帖,如有不妥之处,还望多多包涵。
顺便一提,用的这位佬的脚本方法,大家可以去试试。
ChatGPTTools增强脚本版本更新 资源荟萃
抽奖主题:ChatGPT Business 车位 * 1
🏆️ 奖品详情:
ChatGPT Business 车位 * 1 (1个月)
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:2025 年 2 月 9日 发帖时间
截止时间:2025 年 2 月 9日 22点
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 风回仙驭)
昨晚用站里的方法终于绑上了卡开了个team,把几个朋友邀请进去还有一个位置,就拿来抽奖回馈给大家了(无质保很抱歉)。如果不嫌弃的话,可以留下任意评论,今晚22点开奖。
新人初来乍到第一次发帖,如有不妥之处,还望多多包涵。
顺便一提,用的这位佬的脚本方法,大家可以去试试。
ChatGPTTools增强脚本版本更新 资源荟萃
1.版本更新到9.0版本,主要功能变化 [image]添加了一个api邮件获取功能,可以直接一键获取邮件列表 2.支持添加自己的域名 [image]下面是自定义域名添加教程 首先你要在cf有一个域名 https://dash.cloudflare.com 有一个域名在侧边栏找到电子邮件路由 [image] 然后添加必要的dns记录 [image] 添加完成之后我们打开 …
抽奖主题:ChatGPT Business 车位 * 1
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ChatGPT Business 车位 * 1 (1个月)
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开始时间:2025 年 2 月 9日 发帖时间
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 风回仙驭)
「慕鸢の公益站」 上新 GPT5.3和GPT5.3 codex
● GPT5.3和GPT5.3 codex 均为0.5倍率
● 大幅提高了每天签到额度
● 目前沉浸式翻译可用性较高的是 gpt-5-nano
engoy~
对了,福袋还有二十几个,可以领
「慕鸢の公益站」余额福袋(21点又又补货) 福利羊毛
26 posts - 25 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 慕鸢)
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● GPT5.3和GPT5.3 codex 均为0.5倍率
● 大幅提高了每天签到额度
● 目前沉浸式翻译可用性较高的是 gpt-5-nano
engoy~
对了,福袋还有二十几个,可以领
「慕鸢の公益站」余额福袋(21点又又补货) 福利羊毛
[image] 2026年2月8日21点01分 追加200个 「慕鸢の公益站」余额福袋,领取后请及时兑换~ https://newapi.linuxdo.edu.rs/ 领取链接(一百个,六十分以上可领)
26 posts - 25 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 慕鸢)
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【抽奖】ChatGPT Business 车位 * 1 截止到 明天 12:00
我看大家都乐于分享,自己也有点手痒,也想分享。但我不质保售后什么的谢谢。
第一次发帖,有错误之处请海涵。
抽奖主题:ChatGPT Business 车位 * 1
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ChatGPT Business 车位 * 1 (到期时间为2月28)
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截止时间:2025 年 2 月 10日 12点
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135 posts - 132 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: docker cc)
我看大家都乐于分享,自己也有点手痒,也想分享。但我不质保售后什么的谢谢。
第一次发帖,有错误之处请海涵。
抽奖主题:ChatGPT Business 车位 * 1
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ChatGPT Business 车位 * 1 (到期时间为2月28)
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开始时间:2025 年 2 月 9日 发帖时间
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135 posts - 132 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: docker cc)
LINUX DO Connect 迎来重大更新 😊
好消息,好消息,万年不变的 LINUX DO Connect 迎来了最大更新。相信不少佬友已经看到变化了,本帖来详细列一下更新点:
1. 最直观的就是界面全面更新。说是天翻地覆的变化也不为过,更有响应式布局。
2. 添加授权登录日志。这是长期以来呼声很高的一个功能了,现在可以查看 30 天内的授权记录(包括拒绝记录)。为什么是 30 天,因为多了存不下。
3. 应用接入支持设置:LOGO 和 限制最低等级。能显示LOGO是个大 BUFF!而对于一些不太好定制的应用,限制最低等级也是很有用的功能。
4. 应用支持打认证角标,这个没开放设置。目前元宇宙内的系统已全部赋予,其他后面再说。效果如下:
----------------------
别问 IDC Flare Connect,问就是没计划 😋
274 posts - 263 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
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好消息,好消息,万年不变的 LINUX DO Connect 迎来了最大更新。相信不少佬友已经看到变化了,本帖来详细列一下更新点:
1. 最直观的就是界面全面更新。说是天翻地覆的变化也不为过,更有响应式布局。
2. 添加授权登录日志。这是长期以来呼声很高的一个功能了,现在可以查看 30 天内的授权记录(包括拒绝记录)。为什么是 30 天,因为多了存不下。
3. 应用接入支持设置:LOGO 和 限制最低等级。能显示LOGO是个大 BUFF!而对于一些不太好定制的应用,限制最低等级也是很有用的功能。
4. 应用支持打认证角标,这个没开放设置。目前元宇宙内的系统已全部赋予,其他后面再说。效果如下:
----------------------
别问 IDC Flare Connect,问就是没计划 😋
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
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车子我有N不开
小车我不开,没有驾驶证
大车我不开,没有驾驶证
直升机不开,完全摸不到
摩托车不开,没有驾驶证
自动驾驶不开,不用人类
飞机我不开,完全摸不到
高达开不了,哪里有高达
机甲开不了,让我看看啊
138 posts - 35 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: stevessr)
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小车我不开,没有驾驶证
大车我不开,没有驾驶证
直升机不开,完全摸不到
摩托车不开,没有驾驶证
自动驾驶不开,不用人类
飞机我不开,完全摸不到
高达开不了,哪里有高达
机甲开不了,让我看看啊
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via LINUX DO - 热门话题 (author: stevessr)
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公益站太多,如何管理?一贴解放双手
最近看到很多说公益站太多怎么管理,推荐一个佬做的管理插件,我不知道怎么艾特,就把这个插件链接放在这里了🌈🌈
点开这个地址(里面有文字教程,但我怕小白不会,所以自己做了图文教程):GitHub - qixing-jk/all-api-hub: 统一管理第三方 AI 聚合中转站与自建 New API:自动识别账号、查看余额、同步模型、管理密钥,全平台与云端备份 | Unified management of third-party AI aggregation transfer stations and self-built New API: automatic account identification, balance viewing, model synchronization, key management, and full-platform and cloud backup
图文教程:https://www.kdocs.cn/l/cf0ObR3YYzdB
看完图文教程还是不会的,可以再问,看到会回,公益站分享可移步主页其他帖子😘😘,
49 posts - 34 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 沈清瑶)
最近看到很多说公益站太多怎么管理,推荐一个佬做的管理插件,我不知道怎么艾特,就把这个插件链接放在这里了🌈🌈
点开这个地址(里面有文字教程,但我怕小白不会,所以自己做了图文教程):GitHub - qixing-jk/all-api-hub: 统一管理第三方 AI 聚合中转站与自建 New API:自动识别账号、查看余额、同步模型、管理密钥,全平台与云端备份 | Unified management of third-party AI aggregation transfer stations and self-built New API: automatic account identification, balance viewing, model synchronization, key management, and full-platform and cloud backup
图文教程:https://www.kdocs.cn/l/cf0ObR3YYzdB
看完图文教程还是不会的,可以再问,看到会回,公益站分享可移步主页其他帖子😘😘,
49 posts - 34 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 沈清瑶)
【不是,真没人看技术帖?】折腾了一天。Intel A系列的独立显卡AI能力基本已经被放弃了(哭
快过年了,公司里没有什么项目,今天就想着折腾一下OpenVINO 看看能不能让我的Arc A770再发挥点余热,接入跑一下开发任务
Intel之前有一个名为 ipex-llm 的项目,但是维护频率超级低,提的PR基本不采纳,终于坚挺到今年年初 “艰难决定” 了,喜提Archived。
Fuck Intel :tieba_025:
----------------------
剩下的官方方案能使用的基本就只剩下 OpenVINO(其实我上午还折腾了一下 vllm-xpu,很抱歉,不支持 Xe 架构,需要用的话,Xe2 起步)
Fuck Intel :tieba_025:
----------------------
Win端能下载到一个集成化的 AI Playground,更新频率还行,还内置一些官方推荐的小模型,用起来非常蛋疼,因为启动要半分钟左右来加载后端程序(我很喜欢内置的ComfyUI,在官方正式放出文档之前我就折腾出来I卡运行Z-image-turbo了。很抱歉x2,很多LoRA用不了,谁让你用I卡呢)。
AI Playground启动LLM有两种途径,一种是OpenVINO,一种是llama.cpp GGUF。
llama.cpp的适配性就不用多说了,干就完事。
但是我去看了下OpenVINO,想研究下Intel有没有专门针对XPU做优化。毕竟也有200+支持的模型,Modelscope和Huggingface也每周都有更新。
这些还有人用??如果我想运行新的模型呢?
Fuck Intel :tieba_025:
----------------------
关键的部分来了
Intel Arc GPU 的关键特性与限制
已有优化
DPAS 加速:FP16 矩阵运算 128 ops/EU,INT8 达 256 ops/EU(存疑)
KV-Cache 压缩:默认启用 INT8 量化,使用 InterleavedScalesZP 存储模式
FlashAttention V2是默认启用的
Paged Attention:支持连续批处理
动态量化:group_size=32,默认启用
已知限制
Cache Rotation:BY_CHANNEL 量化模式不支持 cache rotation,会自动降级为BY_TOKEN
Value Cache:仅支持 BY_TOKEN 量化模式
GQA 优化:仅在序列长度 >= 4K tokens 时生效
OneDNN:未知架构的 Arc GPU 会禁用 OneDNN 支持(暗示OneDNN后续也要弃A770而去吗)
----------------------
我还先去Intel仓库里下载了带"-ov"后缀的模型,尝试运行失败,还是提示Xe一代架构不支持,我真草了
Fuck Intel :tieba_025:
----------------------
那么作为开发者添加新模型需要做的事情是什么呢?
步骤 1:验证模型是否可直接转换
需要大量内存,默认是将权重加载至内存,我是在公司生产环境上服务器偷偷跑了验证的,提示必须转换为"-ov"格式才能加载进XPU。
步骤 2:实现缺失的 PyTorch 算子翻译器
在 PyTorch 前端添加新算子支持:
创建翻译器:在 src/frontends/pytorch/src/op/ 下新建 .cpp 文件
在 op_table.cpp 中注册算子
关键要求:
支持动态 shape 和 rank
使用最新 OpenVINO opset
对每个创建的节点调用 NodeContext::mark_node()
步骤 3:添加 GPU 插件优化
关键文件位于 src/plugins/intel_gpu/:
执行配置 src/plugins/intel_gpu/src/runtime/execution_config.cpp
LLM 检测逻辑 execution_config.cpp 中的 is_large_language_model,需要确认新模型的注意力机制(GQA/MQA/MHA)能被正确识别和优化。
步骤 4:处理 Arc GPU 兼容性
在 execution_config.cpp 中,Arc GPU 走的是 非 systolic(non-immad) 分支:
如果新模型有特殊的注意力模式或 MLP 结构,还需要:
1、确认 KV-cache 压缩兼容性
2、验证 SDPA 融合是否正确匹配
3、测试 Paged Attention 在 prefill/generate 两个阶段的行为
那看起来还行,最多就是我无法进行测试,那我要是想添加GLM-4.7-FP8的支持呢?
GLM-4-MoE (FP8) 的torch._grouped_mm 算子未注册;并且FP8 dtype 在 C++ 侧缺少映射
在 “src\bindings\python\src\openvino\frontend\pytorch\torchdynamo\decompositions.py” 中注册一个自定义分解,拆成OpeenVINO支持的算子,还存在在 torch.export 的 FakeTensor 模式下失败的可能性,因为 “_grouped_mm” 的 meta 注册本身就不支持 FP8。需要在 export 之前先处理 FP8 问题。
好的那我先解决FP8的问题,这个好弄,但是
在调用 ov.convert_model() 之前,将 FP8 权重反量化为 BF16
即便是Q4,16G显存也不够啊我超!
条件要求太高了,我就一台台式机,根本做不了,遂只能放弃。
----------------------
那么有聪明的佬友就要问了:“那你为什么不去试试小量级的Qwen3呢”
因为我已经试过了,跑14B还爆了一次显存,黑屏了几秒钟恢复,稳定性不够。
而官方仓库里的模型大部分都用 NNCF 将权重压缩为 INT4,精度这块…难评。
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有想买I卡的佬友,不用特意买便宜的A770,直接去冲B580,或者搞AI的去冲Arc Pro系列
A770除了现在还能吃上 Xess 4倍帧生成 的福利以外,基本啥也不是。蓝戟家的还因为设计原因,功耗问题无法解决(你以为能通过换MSI的控制面板和改电压来处理?不可能!从面板上看到的功耗数据压根不准!)
不过4倍帧生成好香啊,能让我最高画质不开光追玩2077达到 160帧,美翻了,特地为了新驱动把游戏重新下载再品一番,太香了太美了太流畅了 :tieba_003:
谢谢你 Intel :tieba_025:
62 posts - 28 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Cimix)
快过年了,公司里没有什么项目,今天就想着折腾一下OpenVINO 看看能不能让我的Arc A770再发挥点余热,接入跑一下开发任务
Intel之前有一个名为 ipex-llm 的项目,但是维护频率超级低,提的PR基本不采纳,终于坚挺到今年年初 “艰难决定” 了,喜提Archived。
Fuck Intel :tieba_025:
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剩下的官方方案能使用的基本就只剩下 OpenVINO(其实我上午还折腾了一下 vllm-xpu,很抱歉,不支持 Xe 架构,需要用的话,Xe2 起步)
Fuck Intel :tieba_025:
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Win端能下载到一个集成化的 AI Playground,更新频率还行,还内置一些官方推荐的小模型,用起来非常蛋疼,因为启动要半分钟左右来加载后端程序(我很喜欢内置的ComfyUI,在官方正式放出文档之前我就折腾出来I卡运行Z-image-turbo了。很抱歉x2,很多LoRA用不了,谁让你用I卡呢)。
AI Playground启动LLM有两种途径,一种是OpenVINO,一种是llama.cpp GGUF。
llama.cpp的适配性就不用多说了,干就完事。
但是我去看了下OpenVINO,想研究下Intel有没有专门针对XPU做优化。毕竟也有200+支持的模型,Modelscope和Huggingface也每周都有更新。
这些还有人用??如果我想运行新的模型呢?
Fuck Intel :tieba_025:
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关键的部分来了
Intel Arc GPU 的关键特性与限制
已有优化
DPAS 加速:FP16 矩阵运算 128 ops/EU,INT8 达 256 ops/EU(存疑)
KV-Cache 压缩:默认启用 INT8 量化,使用 InterleavedScalesZP 存储模式
FlashAttention V2是默认启用的
Paged Attention:支持连续批处理
动态量化:group_size=32,默认启用
已知限制
Cache Rotation:BY_CHANNEL 量化模式不支持 cache rotation,会自动降级为BY_TOKEN
Value Cache:仅支持 BY_TOKEN 量化模式
GQA 优化:仅在序列长度 >= 4K tokens 时生效
OneDNN:未知架构的 Arc GPU 会禁用 OneDNN 支持(暗示OneDNN后续也要弃A770而去吗)
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我还先去Intel仓库里下载了带"-ov"后缀的模型,尝试运行失败,还是提示Xe一代架构不支持,我真草了
Fuck Intel :tieba_025:
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那么作为开发者添加新模型需要做的事情是什么呢?
步骤 1:验证模型是否可直接转换
import openvino as ov
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("new-model-id")
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=...)
需要大量内存,默认是将权重加载至内存,我是在公司生产环境上服务器偷偷跑了验证的,提示必须转换为"-ov"格式才能加载进XPU。
步骤 2:实现缺失的 PyTorch 算子翻译器
在 PyTorch 前端添加新算子支持:
创建翻译器:在 src/frontends/pytorch/src/op/ 下新建 .cpp 文件
在 op_table.cpp 中注册算子
关键要求:
支持动态 shape 和 rank
使用最新 OpenVINO opset
对每个创建的节点调用 NodeContext::mark_node()
步骤 3:添加 GPU 插件优化
关键文件位于 src/plugins/intel_gpu/:
执行配置 src/plugins/intel_gpu/src/runtime/execution_config.cpp
LLM 检测逻辑 execution_config.cpp 中的 is_large_language_model,需要确认新模型的注意力机制(GQA/MQA/MHA)能被正确识别和优化。
步骤 4:处理 Arc GPU 兼容性
在 execution_config.cpp 中,Arc GPU 走的是 非 systolic(non-immad) 分支:
if (!info.supports_immad) {
m_kv_cache_precision = ov::element::i8;
m_dynamic_quantization_group_size = 32;
// InterleavedScalesZP 存储模式
}
如果新模型有特殊的注意力模式或 MLP 结构,还需要:
1、确认 KV-cache 压缩兼容性
2、验证 SDPA 融合是否正确匹配
3、测试 Paged Attention 在 prefill/generate 两个阶段的行为
那看起来还行,最多就是我无法进行测试,那我要是想添加GLM-4.7-FP8的支持呢?
GLM-4-MoE (FP8) 的torch._grouped_mm 算子未注册;并且FP8 dtype 在 C++ 侧缺少映射
在 “src\bindings\python\src\openvino\frontend\pytorch\torchdynamo\decompositions.py” 中注册一个自定义分解,拆成OpeenVINO支持的算子,还存在在 torch.export 的 FakeTensor 模式下失败的可能性,因为 “_grouped_mm” 的 meta 注册本身就不支持 FP8。需要在 export 之前先处理 FP8 问题。
好的那我先解决FP8的问题,这个好弄,但是
在调用 ov.convert_model() 之前,将 FP8 权重反量化为 BF16
即便是Q4,16G显存也不够啊我超!
条件要求太高了,我就一台台式机,根本做不了,遂只能放弃。
----------------------
那么有聪明的佬友就要问了:“那你为什么不去试试小量级的Qwen3呢”
因为我已经试过了,跑14B还爆了一次显存,黑屏了几秒钟恢复,稳定性不够。
而官方仓库里的模型大部分都用 NNCF 将权重压缩为 INT4,精度这块…难评。
----------------------
有想买I卡的佬友,不用特意买便宜的A770,直接去冲B580,或者搞AI的去冲Arc Pro系列
A770除了现在还能吃上 Xess 4倍帧生成 的福利以外,基本啥也不是。蓝戟家的还因为设计原因,功耗问题无法解决(你以为能通过换MSI的控制面板和改电压来处理?不可能!从面板上看到的功耗数据压根不准!)
不过4倍帧生成好香啊,能让我最高画质不开光追玩2077达到 160帧,美翻了,特地为了新驱动把游戏重新下载再品一番,太香了太美了太流畅了 :tieba_003:
谢谢你 Intel :tieba_025:
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已开放注册,似乎是预留后缀
注意要验卡,玩玩就行x
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抽10个Google AI Pro 4 个月试用
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⚠️ 注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后6小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
学生优惠的Pro掉了和订阅过Pro会员的Google账号无法接受邀请。
需要绑卡。
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期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
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【 急 急 急 】小孩玩电脑,要怎么查记录?
小孩玩电脑!查了几个浏览器都是无历史记录,估计开了无痕,能查到无痕浏览的记录吗?或者能不能查到软件的运行记录、运行时间段之类的?
回复一些问题:
● 给小孩面子:我已经很给他面子了,他家长都不给他玩手机。学习休闲的时候我给他玩手机,还给他充钱,我觉得劳逸结合是比较适合的。给他玩完手机后,我去忙工作,让他背单词,这小孩我只要一不在20分钟就打开电脑了,说要“看时间”。我和他说不要再开电脑,打开视为玩电脑,他表示了解后,过了15分钟回去,我回去又打开电脑了,还是表示要“看时间”。
● 倒不是要查他玩了什么,我就是想看看他到底玩没玩,是不是在说谎,或者是看看我是不是冤枉他了
● 网络安全 什么的不要哇,我不要监控小孩!
● 用的我办公电脑,肯定不是 NSFW 什么的:distorted_face:
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【领完了 CDK分发】老破小(WOW)公益站10000刀瓜分活动(500份,共10000刀)
大家好!这算是WOW公益站年前的最后一次活动了,500份…也不知道到截止日期能不能领完 ~( ̄▽ ̄)~*
主帖:【已接入LinuxDO OAuth】老破小公益站复活~ 注册送100刀(已上线 Kimi-2.5)
cdk.linux.do
LINUX DO CDK
Linux Do 社区 CDK 快速分享平台 - 让分享变得更简单
最低用户分数:10
分发内容:20刀*500
共计10000刀,好玩 ψ(`∇´)ψ
兑换截至 2026/02/15 11:45:14
原来 newapi 单次最多批量生成 100 个 key
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今日大模型api公益
key:sk-W7RhZbrsZiZSBM7wtgqVnkgUHFQbTOJ9xqXISGj6XYo8g8jL
url:https://emtf.aipm9527.online
1000刀大模型API
gemimi系列模型渠道出现了问题,ip好像被风控了,最近只剩下gpt系列模型了 😂大家人寿一下哈
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via LINUX DO - 热门话题 (author: LL5612)
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第一次整点有点用处的东西——交换机
一月的时候默默奇妙就想自己搓个交换机玩玩,然后自己还特菜(还不咋会焊贴片的元件),家里的烙铁已经氧化得和个铅笔一样了,就这样我和我同学说二月我就去搓。
二月遂JLC上制造了,一切都很正常,中间有点突发情况(AO3400选贴成2N7002了,遂联系客服空贴,自行焊接),总体是顺利的。有个小插曲就是不看新版本的Datasheet,以为RTL8309N-VB-CG和RTL8309N-CG一样的,结果发现核心供电改了,1.0V改成1.2V了,不过还好都是芯片调制好了直接供的,所以没有啥大碍。最后自己焊接HR911105A,(我买了40个,淘宝商家给我发20个,偷工减料这块,幸好反馈之后就补发了,还没到就是),没让JLC贴网口单纯因为立创商城一个要9块而淘宝就1.5一个(勤俭持家)。
成品就是这样子的,八口百兆的(别问为啥不造千兆的,欠考量啦),目前弄好了2台,运行的时候图如下(左-供电5V1A,右-路由器,下-电脑):
测下速度是满滴,可以可以:
至于剩下的3片就等剩下20个网口到了再焊吧~,总共算下来每一台成本28r,应该还行吧?佬们可以评价一下emm,反正就是高中生闲着无聊搓的,没啥技术含量,散会!
ps: 没错,图片都很糊,原因是使用了09年产的ccd拍摄(((
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via LINUX DO - 热门话题 (author: wuyuhanzijin)
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一月的时候默默奇妙就想自己搓个交换机玩玩,然后自己还特菜(还不咋会焊贴片的元件),家里的烙铁已经氧化得和个铅笔一样了,就这样我和我同学说二月我就去搓。
二月遂JLC上制造了,一切都很正常,中间有点突发情况(AO3400选贴成2N7002了,遂联系客服空贴,自行焊接),总体是顺利的。有个小插曲就是不看新版本的Datasheet,以为RTL8309N-VB-CG和RTL8309N-CG一样的,结果发现核心供电改了,1.0V改成1.2V了,不过还好都是芯片调制好了直接供的,所以没有啥大碍。最后自己焊接HR911105A,(我买了40个,淘宝商家给我发20个,偷工减料这块,幸好反馈之后就补发了,还没到就是),没让JLC贴网口单纯因为立创商城一个要9块而淘宝就1.5一个(勤俭持家)。
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至于剩下的3片就等剩下20个网口到了再焊吧~,总共算下来每一台成本28r,应该还行吧?佬们可以评价一下emm,反正就是高中生闲着无聊搓的,没啥技术含量,散会!
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