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3 天前

回复了 yibo2018 创建的主题 › 电动汽车 › 小米华为汽车爆炸事件 --- 引发另一个问题：特斯拉有过类似的事件吗?

应该挺多的，我昨天已经在贴过了，楼主看来没留意到，那再发一次吧：www.cbc.ca/news/canada/toronto/fatal-crash-four-dead-lake-shore-cherry-1.7361751
4 死 1 伤，被救的一人是破窗获救，车门打不开，最终烧死 4 人，也就是去年底的事

3 天前

回复了 isbase 创建的主题 › Tesla › Tesla 特斯拉电动汽车有出现过着火无法打开车门或者立即烧死的么

补一张多伦多事故的照片 https://bloximages.chicago2.vip.townnews.com/thestar.com/content/tncms/assets/v3/editorial/1/f4/1f454ea3-0305-58ff-81a4-e26fe737e6c9/671d6ad68cb92.image.jpg

3 天前

回复了 isbase 创建的主题 › Tesla › Tesla 特斯拉电动汽车有出现过着火无法打开车门或者立即烧死的么

也就是去年底发生的事件，因为车门打不开，只通过车窗救出一个，死了四个：
www.cbc.ca/news/canada/toronto/fatal-crash-four-dead-lake-shore-cherry-1.7361751

3 天前

回复了 woodfizky 创建的主题 › 电动汽车 › 小米 SU7 高速碰撞爆燃报告

去年底发生在多伦多的车祸，也是车门打不开，只有 1 人从车窗被救出，其余 4 人遇难，发生车祸的车是 Tesla: www.cbc.ca/news/canada/electric-vehicles-safety-toronto-crash-1.7389937

4 天前

回复了 wanmyj 创建的主题 › 信息安全 › 想搞个家庭监控，要了解一些安全问题，比如之前到的泄密到底是怎么发生的

Motion 录像监控配置最低要求是一个基本的 linux 系统和摄像头（例如 usb 摄像头），没有接入网络的要求

4 天前

回复了 wanmyj 创建的主题 › 信息安全 › 想搞个家庭监控，要了解一些安全问题，比如之前到的泄密到底是怎么发生的

只要你有动手及服务器配置能力，motion-project.github.io 是最佳的解决方案，免费开源

9 天前

回复了 jdz 创建的主题 › 程序员 › 我的使用姿势不对么, 我感觉 ds 很差劲啊, 比 grok3 差远了, 编程相关问题试了几次都表现很差

在开源模型中 DeepSeek 和 Qwen 是目前最好的，自建成本也并不是高不可攀，我觉得没有责难的理由，那些闭源模型没有匹配的可能性

10 天前

回复了 chenzhe 创建的主题 › 随想 › 出了个乌龙，被各个 AI 搞的恍惚了。

本地部署的 Qwen_QwQ-32B 很老实，明确表示不知道 UV ，要用户提供该工具的详细信息：

关于“UV”

如果“UV”指的是某个特定工具，请提供更多上下文。以下是一些可能的解释：

可能的拼写错误：
v 或 npx：v 是一个包版本管理工具，而 npx 是 npm 的执行工具。
unpkg：一个 CDN 服务，用于快速访问包，但非包管理器。
Unity Package Manager：Unity 的包管理工具，与 Node.js 无关。
其他可能性：
如果是某种自定义工具，请具体说明。
......
如果需要进一步探讨其他工具（如 UV 的具体含义），请补充信息！

23 天前

回复了 pauluswanggang 创建的主题 › 宽带症候群 › 不同地点的两个宽带如何组成局域网？

如果有 linux 系统，用 openssh 就行了

28 天前

回复了 Kinnikuman 创建的主题 › Local LLM › 本地部署的小模型（小于 16G 显存）适合轻任务，哪一个模型比较好用？

推荐 Qwen2.5-14B-Instruct-1M-Q5_K_L.gguf 或 Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Q6_K_L.gguf ，不建议 Distill 版本，Distill 版本更于擅长于解决推理或数学问题。另外建议直接使用 llama.cpp

29 天前

回复了 xm726 创建的主题 › 分享创造 › Manus 在线体验 | AI 智能读书摘要工具

很遗憾，这种炒作方式令人对这个产品产生反感

33 天前

回复了 klo424 创建的主题 › Local LLM › 求 DeepSeekR1 性价比硬件推荐

二代以上 Epyc 32 核心或以上，8 通道 DDR4 或 12 通道 DDR5 ，可确保首 1000tokens 输出在 4 tokens/s 或以上。Epyc 五代极度优化下应该能有 10 tokens/s 的能力。建议避免配置双 cpu ，尽可能使用 llama.cpp 而不是其它推理系统