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大家好！我制作了一份关于微调OpenAI开源模型的指南，还包括了错误修复的内容！另外，我还创建了一个免费的Colab笔记本，可以在不到14GB的显存下微调20B模型！

我有一个详细的 Figma 设计，想用 next.js 或 remix 来构建一个网站。作为一个实验，我想尝试仅使用 agentic 和 vibe 编码工具来搭建这个网站。然而，我在将设计转化为代码时遇到了很多问题。目前我在使用 Claude Code（在 VSCode 中）和 Figma MCP，甚至尝试了一个 Figma 扩展来将设计转换为 JSON，但仍然遇到许多困难。网站在不断改进，但与设计相比仍然差距很大。 有没有尝试过类似方法的人能给我一些建议或提示？

萨姆昨天说，ChatGPT 每周处理大约 7 亿用户。同时，我连一个 GPT-4 级别的模型都无法在本地运行，除非有巨大的显存，否则速度会慢得令人痛苦。 当然，他们有庞大的 GPU 集群，但肯定还有其他的技术在发挥作用——模型优化、分片、定制硬件、巧妙的负载均衡等等。 在如此大规模的情况下，是什么工程技巧使得这一切成为可能，同时保持低延迟？ 我很想听听那些构建过大规模机器学习系统的人的见解。

ChatGPT-4 可以解决这个问题。即使使用 API 中的 GPT-5 也能得到正确的结果。似乎是 ChatGPT 前端提示存在问题。 <p>示例：</p> <p>提示：解方程 5.9 = x + 5.11</p> <p>答案：</p> <p>要解这个方程：</p> <p>5.9 = x + 5.11</p> <p>从两边减去 5.11：</p> <p>5.9 - 5.11 = x</p> <p>-0.21 = x</p> <p>最终答案：</p> <p>\boxed{x = -0.21}</p>