早上好!以下为昨日摘要:
BTC - 91,030ドル.78 SOL - 138ドル.25 PUMP - 0ドル.0022 V2EX - 0ドル.0027
聚合价格走势
AMM持仓与价格
在线人数
规模变化
运营数据
| 排名 | 地址 | 持有数量 | 持仓比例 | 排名变化 | 数量变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| #2 | CtxH...VFKb | 53.79M | 5.38% | - | +2.04M |
| #9 | 7j8R...7TKG | 5.02M | 0.50% | - | +9.46K |
| #13 | AK6u...DwGF | 3.40M | 0.34% | +1 | -9.57K |
| #15 | 8STx...rpKH | 2.38M | 0.24% | +1 | +1 |
| #18 | 4JBz...7B9s | 2.18M | 0.22% | +1 | +19.78K |
| #20 | 25zh...93jX | 1.99M | 0.20% | -8 | -1.99M |
| #63 | H5uY...FJgU | 0.66M | 0.07% | +1 | -3 |
| #80 | 679z...G7mq | 0.48M | 0.05% | +19 | +0.10M |
| #120 | Tgba...Yfgt | 0.28M | 0.03% | -7 | -22.40K |
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0.21%
这是什么概念呢?如果用这个数字乘以 365,并且:
那么 0.21% * 365 就是这件事情的年化。
https://www.meteora.ag/dlmm/BGm1tav58oGcsQJehL9WXBFXF7D27vZsKefj4xJKD5Y
早上好!以下为昨日摘要:
BTC - 91,270ドル.88 SOL - 136ドル.33 PUMP - 0ドル.0024 V2EX - 0ドル.0029
聚合价格走势
AMM持仓与价格
在线人数
规模变化
运营数据
| 排名 | 地址 | 持有数量 | 持仓比例 | 排名变化 | 数量变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| #2 | CtxH...VFKb | 51.75M | 5.17% | - | +1.22M |
| #5 | DdGV...aRkf | 8.00M | 0.80% | - | +196.62 |
| #9 | 7j8R...7TKG | 5.01M | 0.50% | - | +10.91K |
| #14 | AK6u...DwGF | 3.41M | 0.34% | - | -5.06K |
| #16 | 8STx...rpKH | 2.38M | 0.24% | - | -100 |
| #19 | 4JBz...7B9s | 2.16M | 0.22% | - | +3.59K |
| #35 | 9kRq...D3hC | 1.03M | 0.10% | +6 | +64.28K |
| #62 | DgmV...63hC | 0.67M | 0.07% | +45 | +0.32M |
| #65 | H5uY...FJgU | 0.66M | 0.07% | -1 | +147 |
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早上好!以下为昨日摘要:
BTC - 93,748ドル.77 SOL - 141ドル.07 PUMP - 0ドル.0027 V2EX - 0ドル.0032
聚合价格走势
AMM持仓与价格
在线人数
规模变化
运营数据
| 排名 | 地址 | 持有数量 | 持仓比例 | 排名变化 | 数量变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| #2 | CtxH...VFKb | 50.52M | 5.05% | - | -1.55M |
| #4 | GZ7z...gWb5 | 11.43M | 1.14% | - | -100 |
| #5 | DdGV...aRkf | 8.00M | 0.80% | - | +1.66K |
| #9 | 7j8R...7TKG | 5.00M | 0.50% | - | -11.22K |
| #13 | AT69...PHMp | 3.46M | 0.35% | - | -0.11M |
| #14 | AK6u...DwGF | 3.42M | 0.34% | - | -36.79K |
| #19 | 4JBz...7B9s | 2.16M | 0.22% | - | +35.97K |
| #26 | mP4t...ayQP | 1.55M | 0.15% | +1 | +15.39K |
| #36 | 2bsX...WGBR | 1.03M | 0.10% | -1 | -100 |
| #47 | 6ZEt...WVt5 | 0.86M | 0.09% | +10 | +0.14M |
| #64 | H5uY...FJgU | 0.66M | 0.07% | -1 | +348 |
| #100 | 679z...G7mq | 0.37M | 0.04% | -20 | -90.23K |
| #107 | DgmV...63hC | 0.35M | 0.03% | -2 | -120 |
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一键安装地址: v2ex-scene-script.user.js
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更新 2026年01月07日:
'新增聊天面板拖动缩放与自适应布局能力,可以通过右下角的拖拽手柄调整大小', '新增主动发起会话功能, 输入用户名直接发起一个会话', '新增聊天面板位置记忆功能, 面板位置会在关闭后保存, 下次打开时恢复', '新增会话置顶功能, 置顶的会话会固定在列表顶部', '新增消息引用功能, 可以引用某条消息进行回复, 长按消息气泡即可触发操作面板', '新增引用消息点击跳转到原消息位置, 如果原消息在当前页面没加载, 则不跳转', '新增日/月模式切换, 可以在面板顶部切换当前主题', '新增图片显示支持, 可以在消息中显示图片链接', '新增R按钮和C按钮, R按钮用于刷新会话列表(适应于消息不同步), C按钮用于清除当前会话记录(重新建立索引)', '优化PIN状态不会再在刷新后丢失', '修复若干已知问题'
更新 2026年01月06日:
最新版本添加了 引用与打赏私聊 的功能, 长按消息就可以唤起操作菜单
消息中支持显示引用消息以及图片消息(i.imgur.com 与 i.v2ex.co 来源)
点击引用消息可以快速跳转到被引用的消息(已经加载过,没有加载的跳转不到)
支持常用钱包, 已验证: okx, phantom
相关截图:
menu quoted pic look chatORB is a great place for exploring various possibilities on Solana.
首先接触的是 Ollama,优点:
了解模型种类和划分
| 类型 | 核心模块 | 核心特点 | 典型任务 | 代表模型 |
|---|---|---|---|---|
| 自编码模型 | 仅 Encoder | 双向注意力,擅长语义理解 | 文本分类、情感分析、命名实体识别 | BERT、RoBERTa、ALBERT |
| 自回归模型 | 仅 Decoder | 单向注意力,自回归生成 | 文本生成、对话、摘要 | GPT 系列、Llama、BLOOM |
| 序列到序列模型 | Encoder + Decoder | 输入 - 输出序列转换 | 翻译、生成式摘要、数据转换 | T5、BART、GLM |
通用大模型:跨领域数据训练,适配对话、创作、翻译等多任务,如 GPT - 3.5/4、Claude、Llama 2。
代码专用模型:聚焦编程场景,优化代码生成、补全、调试,如 DeepSeek - Coder、CodeLlama、StarCoder。
行业垂直模型:针对医疗、金融、法律等领域优化,如 Med - Palm、LawGPT。
轻量化 / 蒸馏模型:压缩大模型知识适配低算力场景,如 DistilGPT2、DeepSeek - R1 - Distill。
推理增强模型:经思维链微调,擅长数学解题、逻辑分析,如 Qwen3 - 4B - Thinking。
智能体模型:具备工具调用与自主决策,适配复杂任务,如 Tongyi - DeepResearch - 30B - A3B。
深入模型使用
# 拉取指定模型
ollama pull <model-name>
# 拉取特定版本的模型
ollama pull llama2:7b
ollama pull mistral:latest
# 查看已下载的模型
ollama list
# 删除指定模型
ollama rm <model-name>
# 复制模型(创建副本)
ollama cp <source-model> <new-model-name>
# 运行默认对话
ollama run <model-name>
# 带系统提示词运行
ollama run <model-name> --system "你是一个有帮助的助手"
# 示例
ollama run llama2
ollama run mistral
# 单次查询(不进入交互模式)
ollama run <model-name> "你的问题是什么?"
# 通过 Modelfile 创建
ollama create <model-name> -f Modelfile
# 查看模型详情
ollama show <model-name>
# 启动 Ollama 服务
ollama serve
# Linux/Mac
pkill ollama
# 指定使用特定 GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ollama run <model-name>
# 查看运行日志
ollama logs
通过 Modelfile 创建模型
FROM llama2:7b
# 设置参数
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 4096
# 系统提示词
SYSTEM """你是一个专业的技术顾问..."""
# 模板
TEMPLATE """{{ .Prompt }}"""
模型量化技术
量化技术(Quantization)是一种通过降低模型权重精度来减少内存占用和计算资源需求的技术。 在Ollama中,这一核心功能主要由llm/llm.go文件中的Quantize函数实现。 该函数通过调用底层llama.cpp库,将高精度的模型权重转换为低精度表示,同时尽可能保持模型性能。
简单说,通过量化技术个人电脑也可以跑大模型,突破硬件限制🚫。
第1点还在学习中,第2点比较简单。
# 方式1:直接运行预量化版本(最简)
ollama run qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M
# 方式2:M1 Pro 深度优化启动(推荐)
OLLAMA_GPU_LAYERS=-1 \
OLLAMA_CONTEXT_SIZE=8192 \
OLLAMA_BATCH_SIZE=512 \
ollama run qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M
显示模型信息,其量化等级为"Q4_K_M"
2026年01月06日_18-00配合 langchain.js 调用
2026年01月06日_17-49 2026年01月06日_17-47以上是这段时间学习到的关于LLM的应用。
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聚合价格走势
AMM持仓与价格
在线人数
规模变化
运营数据
| 排名 | 地址 | 持有数量 | 持仓比例 | 排名变化 | 数量变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| #2 | CtxH...VFKb | 52.07M | 5.21% | - | -1.82M |
| #9 | 7j8R...7TKG | 5.01M | 0.50% | - | -12.07K |
| #14 | AK6u...DwGF | 3.45M | 0.35% | - | -7.32K |
| #19 | 4JBz...7B9s | 2.12M | 0.21% | - | +18.44K |
| #32 | BYS2...N8R7 | 1.09M | 0.11% | - | +3 |
| #36 | C3nL...d9hP | 1.02M | 0.10% | +3 | +47.04K |
| #63 | H5uY...FJgU | 0.66M | 0.07% | -1 | +277 |
| #113 | Tgba...Yfgt | 0.31M | 0.03% | -29 | -0.14M |
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Tahoe 的问题,也是 SF Symbols 的问题:
https://tonsky.me/blog/tahoe-icons/
这也是我没有急着去给 Planet 升级 Tahoe look 的原因之一。