#出海运营秘籍👉@yunying23
这个中转站流量暴增,原来是这样来的。
4 月 30 日注册的域名,5 月份搞到了 100 万的访问量。
这说明黄推这样持续发,也是能够骗到钱的,不然不可能年年月月这样持续发。
这个中转站流量暴增,原来是这样来的。
4 月 30 日注册的域名,5 月份搞到了 100 万的访问量。
这说明黄推这样持续发,也是能够骗到钱的,不然不可能年年月月这样持续发。
Forwarded from Post Bot
🔥 VS娱乐 — V系列哈希最新章 🔥
🌐 官网注册:中本聪专属最高待遇链接
💰 哈希业界超高赔率:0.98(无降赔,更公平)
💸 实时返水:直属用户享 笔笔0.3% 返水
💰小时返水:直属用户再享 0.3% 返水(每小时结算一次)
💰百家乐电子日返水0.9%;体育日返水0.6%
💎 代理分红:5%-20%(月分红,不累计次月清零)
⚡️ 出款稳定:到账快、不拖延
🎯 开奖迅速:体验流畅,效率拉满
🏆 平台优势:
*没有比哈希游戏更公平透明,真正杜绝作弊
* 稳定运营,口碑良好
* 支持多种资金方式:RMB / TRX / USDT,无需实名 自由切换
🔥 公平公正 · 哈希机制全程可验证🔥
所有游戏结果均由 SHA256 哈希算法生成,不可篡改。
玩家可通过 哈希值 + 盐值(Salt)链上 验证开奖结果,真正实现**“开奖可查、开奖可验”**。
🚀 专属福利:
👉 直属满待遇注册链接:点击即可开户,待遇已拉满
👉 链接无法打开可联系招商协助开户
📞 代理招商:@中本聪
💻致富频道:实现财务自由 从选对平台开始
💎 高额盈利用户实测:500万出款快速处理,不拖不墨迹
🌐 官网注册:中本聪专属最高待遇链接
💰 哈希业界超高赔率:0.98(无降赔,更公平)
💸 实时返水:直属用户享 笔笔0.3% 返水
💰小时返水:直属用户再享 0.3% 返水(每小时结算一次)
💰百家乐电子日返水0.9%;体育日返水0.6%
💎 代理分红:5%-20%(月分红,不累计次月清零)
⚡️ 出款稳定:到账快、不拖延
🎯 开奖迅速:体验流畅,效率拉满
🏆 平台优势:
*没有比哈希游戏更公平透明,真正杜绝作弊
* 稳定运营,口碑良好
* 支持多种资金方式:RMB / TRX / USDT,无需实名 自由切换
🔥 公平公正 · 哈希机制全程可验证🔥
所有游戏结果均由 SHA256 哈希算法生成,不可篡改。
玩家可通过 哈希值 + 盐值(Salt)链上 验证开奖结果,真正实现**“开奖可查、开奖可验”**。
🚀 专属福利:
👉 直属满待遇注册链接:点击即可开户,待遇已拉满
👉 链接无法打开可联系招商协助开户
📞 代理招商:@中本聪
💻致富频道:实现财务自由 从选对平台开始
💎 高额盈利用户实测:500万出款快速处理,不拖不墨迹
🤡2
superchat 是我写的一个实验性 chatbot,跑在 Emacs 里,接本地大模型。
老觉得它的回复特别缓慢,但没怎么发现。因为我一般是随口在里面问一句,然后就忙别的,等空了之后,再回头来看。
所以,我最近给它加了个 TTFT(首 token 时间)测量,想看看 LLM 响应速度到底怎么样。
第一个数字出来的时候我愣住了——首 token 要等 17 到 76 秒。
76 秒!够泡一杯手冲了,去一趟厕所,删 1000 行代码了!
第一反应是不是我的 Emacs 太慢了,加了几个观测函数,发现预处理只花了 0.008 秒。问题不在客户端
那肯定是 prompt 太长了。一查,164 到 596 tokens,3 到 7 条历史消息。也不长。
两个最大的嫌疑人都不对。我想了很久,决定还是再测一下 Ollama 真实的响应速度。
直接拿 curl 打 Ollama API,对比测试:
• think:true(默认) → TTFT 5.6 秒
• think:false → TTFT 0.31 秒
18 倍。qwen3.x 默认开 thinking,模型在 stream 之前把整条推理链跑完,在我这边看起来就是漫长的沉默。
修复只加了一行参数。修完之后同一场对话的 TTFT 降到了 2.78 到 2.95 秒。
但这整个过程让我想明白一件事。
如果我没有最开始加的那个打点,我可能现在还在怀疑 Emacs 太慢、prompt 太长、网络有问题。在完全错误的方向上消耗自己。
而这恰好是现在做 Agent 的人最缺的东西。
所有人都在讨论怎么让 Agent 更强——新的 model、新的 skill、新的工作流模式。但几乎没人问:**Agent 出了问题,你怎么知道它卡在哪?**
你的 Agent 烧了 200 万 token 完成一个任务,其中有多少是 thinking?有多少是 MCP 工具描述?有多少是重试?
你不知道。你只知道"好慢""好贵"。
Uber 刚把自己全年的 AI 预算在 4 个月内烧光。他们知道工程师的 token 花在哪吗?
Agent 需要更强的可观测性。
老觉得它的回复特别缓慢,但没怎么发现。因为我一般是随口在里面问一句,然后就忙别的,等空了之后,再回头来看。
所以,我最近给它加了个 TTFT(首 token 时间)测量,想看看 LLM 响应速度到底怎么样。
第一个数字出来的时候我愣住了——首 token 要等 17 到 76 秒。
76 秒!够泡一杯手冲了,去一趟厕所,删 1000 行代码了!
第一反应是不是我的 Emacs 太慢了,加了几个观测函数,发现预处理只花了 0.008 秒。问题不在客户端
那肯定是 prompt 太长了。一查,164 到 596 tokens,3 到 7 条历史消息。也不长。
两个最大的嫌疑人都不对。我想了很久,决定还是再测一下 Ollama 真实的响应速度。
直接拿 curl 打 Ollama API,对比测试:
• think:true(默认) → TTFT 5.6 秒
• think:false → TTFT 0.31 秒
18 倍。qwen3.x 默认开 thinking,模型在 stream 之前把整条推理链跑完,在我这边看起来就是漫长的沉默。
修复只加了一行参数。修完之后同一场对话的 TTFT 降到了 2.78 到 2.95 秒。
但这整个过程让我想明白一件事。
如果我没有最开始加的那个打点,我可能现在还在怀疑 Emacs 太慢、prompt 太长、网络有问题。在完全错误的方向上消耗自己。
而这恰好是现在做 Agent 的人最缺的东西。
所有人都在讨论怎么让 Agent 更强——新的 model、新的 skill、新的工作流模式。但几乎没人问:**Agent 出了问题,你怎么知道它卡在哪?**
你的 Agent 烧了 200 万 token 完成一个任务,其中有多少是 thinking?有多少是 MCP 工具描述?有多少是重试?
你不知道。你只知道"好慢""好贵"。
Uber 刚把自己全年的 AI 预算在 4 个月内烧光。他们知道工程师的 token 花在哪吗?
Agent 需要更强的可观测性。
Forwarded from Channel Help
飞机一键启动无需/注册/下载/绑卡
i8国际美女秀: @i8gjzbj
⚽️i8体育用户点击注册 i83511.vip
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤡2