.NET 的话可以单文件发布啊，自带运行时就没有这个问题了。 如果是 C++的话，可以编译为静态依赖库， 做成绿色版

anywhere3

14 的福克斯，现在才跑了不到 6W 公里，换啥车？ 刹车片都没换过，每天上下班 5 公里

想换，但是手上的 K40S 还感觉不卡顿🤔

如果你自己都不懂的事情，就不要问 AI 。 个人认为， 现阶段 AI 给人类打辅助还是可以的，自己解决不了的问题，不要太指望问下 AI 就能解决。

不是说达摩院都没了么，还有藏经阁么？

存钱，准备买！

M1 Max 感觉 tabby 太慢了， 装了 warp 正在玩

@hucw21750 谢谢，我看看

Mac 默认的风扇策略就是懒，装个 Macs Fan Control ， 根据传感器温度范围自己调整一下，就舒服多了

感觉 JetBrains 2024.3 内置的新终端非常舒适，不知道有没有类似的独立终端应用？

关注，没用过 Ava ，准备入坑

这说明是真果粉，苹果设备适应性强。

弄个个 60Hz 的安卓试试？

@emberzhang 补全代码用 starcoder2-3b.q8_0.gguf 就好，超过 7b 的都是浪费。chat 可以再跑一个大一点儿的

看来 M1 Max 还是很能打的嘛， 本地用 llama.cpp 跑 qwen2.5-coder-32b-instruct-q8_0.gguf 结果如下：

```
prompt eval time = 2354.87 ms / 117 tokens ( 20.13 ms per token, 49.68 tokens per second)
eval time = 71813.88 ms / 521 tokens ( 137.84 ms per token, 7.25 tokens per second)
total time = 74168.75 ms / 638 tokens
srv update_slots: all slots are idle
request: POST /chat/completions 127.0.0.1 200
```

自己用的话还是可以的，继续等 M5 、M6 、M7 ...

@kennylam777 continue 的本地话提示分两种，

一种是 tabAutocompleteModel 也就是写代码时的智能提示，这个本地模型推荐的是 starcoder2-3b.q8_0.gguf ，这个只有 3G 大小， 一般的显卡甚至 CPU 都可以跑，效果不错， 基本上每天都在用；

另一种是 chat ， 也就是问答， 资源富裕的话跑 gemma 2 27b 或者 qwen 2.5 coder 32b 都可以这个规模的模型应对代码问答肯定没问题了；， 如果不富裕的话，跑个 7b/8b 的做问答也不是不行，但是效果肯定不如 27b/32b 规模的。

家里有老人/小孩的，一定得缴。 生病住院，慢性病都能报销。

直接从这里下载，不用登录注册帐户。

https://softwareupdate.vmware.com/cds/vmw-desktop/

Fusion 完全免费了， 正式支持 arm 版 Win11 ， 接下来看 PD 怎么拆招 😂