LuckyLauncher

@sitdownkevin #13 主要看端侧收集的是哪方面的数据，比如手机可能更多的是你的使用数据，要是能拿到你用 APP 的数据，那数据量其实是非常庞大的。最起码在中国，用手机可以解决你的衣食住行，你的社交、信息的输入也大多来自于手机，这数据肯定是足够了的，毕竟这也只是个小模型

@cat #8 大概就是这个意思，但是我对目前小模型的实用性持怀疑态度，Apple Intelligence 的端侧智能貌似也没有什么实用的场景

你凑单退款的时候不是会按金额比例退消费券的嘛？

@sitdownkevin #2 甚至还会出现一个中间态，类似于 NAS 这种的数据和算法私有部署和训练方案，比如最近发布的 m4 mac mini ，性能远强于手机这类端侧设备，这类设备负责收集端侧的数据和微调模型，然后将训练好的模型再同步到对应的端侧，这可能比直接在端侧上训练来的更早

@sitdownkevin #2 当然可以，甚至不会太久，但是能不能达到效果还不好说。毕竟这一波的 AI 是通过算力和数据堆起来的。

目前来看端侧的算力还不足以去 finetune 一个小模型

@omgr #14 试过了，用同一个身份 id 重置了一台设备还是无法注册

@shenmezhidedu #19 我的想法和你有点不同
"一个是平台迎合用户的兴趣，一个是用户主动筛选；"，RSS 用户筛选的是 [创作者] 而非 [内容]
“ 至于在平台上只看关注的创作者，娱乐的内容可以，像文字类的，很多程序员、独立开发者只在自己的博客网站或推特更新”，产出质量高的程序员同时又有自己博客并且开了 RSS 的加上用户自己感兴趣这几个 buf 加起来并不会很多，你可以看看你自己关注了哪些程序员自己博客的 RSS ，至于推特，通过爬虫这种不稳定的方式取得的数据不能长久，而且你还不知道什么时候就会实现，到时候又会花时间去折腾。本来是想省时间结果在折腾上越走越远。

@omgr #14 谢谢提供的思路，我晚点也试试看