mx2dream

老哥有没有一些稳定的现金流收入，原来的房子有没有考虑租出去获得一些租金，这个年龄如果想在赚大钱方面突破，应该是很难了。现实一点还不如把自己身体搞好，帮小孩适当地在当地打打基础。如果长期出差，大概会在夫妻、亲子、身体等方面欠下不少的情感债和健康债，曾经也有过一段时间类似的工作，深有体会。而你之后的健康曲线和财务收益曲线大概会继续逐渐向下，从风险的角度，反而应该想想以后可能会在哪些方面会触发风险，提前采取措施，尽量维持和减少可能的损失。

受限于项目复杂度，一般情况不会太卡。SOLO 模式我用起来反而不如常规的 Builder 模式

试试运气

@Sh1xin 这么看，你说的这些场景有点复杂了，不是单纯的技术问题了。从输入源就有问题，还涉及多部门，估计这个你一时很难解决，如果公司内部某些部门没有动力推进解决这些，问题会一直存在。对外部的小客户给一点优惠利益，你们再搞个统一的业务填报的入口，让他们往你们提供的入口迁移啊。不过这些事想想就很麻烦，就看你们自己的决策了。
还有个想法，反正识别表单类的场景一般涉及的上下文和缓存也不大，就不用专门留太多冗余了，如果你多跑几个 VLM ，比对之后达到一定标准就往下个流程走呢，或者买点专门提供这块方案的供应商谈谈。

@Sh1xin 试图用自动化解决绝大部分问题我认为也是一种幻觉，有些识别问题技术解决不了的就通过管理来解决。比如上传资料时按类别、清晰度、重要性和保密性等等打标签进行分级，如果资料级别达到比较高的程度，就在流程上专门引入人工校对或给相应权限的人复核就行了（否则全部自动化了还要人干什么），如果资料没那么重要，就不用太苛求太高的识别正确率了。

①知识库②智能客服问答③OCR 这些需求使用 30B 左右的参数有点浪费了。优先考虑总参数 100B 激活参数 10B 左右的稀疏模型高精度版，或 32B 尽量往上的稠密模型。这四张 A100 ，2 张主力跑 LLM 模型和框架，1 张用于 OCR 和向量检索嵌入，推荐先用传统 OCR 处理（比如 PaddleOCR 之类的），不推荐直接用 VLM 模型进行识别，总之尽量不要在第一步就引入 LLM 的幻觉），再搭配内外部知识库的 RAG 进行修正和降低幻觉，另外 1 张留给 KV 缓存和上下文，FlashAttention 建议打开，这东西在长上下文里对显存吞吐都有不少提升。另外，235B 有点太大了，没有多少冗余了。

你要是还有精力，还可以根据你们公司内部的专门需求折腾下 Agent 。
开始搭建好环境和框架之后，先搞几个 10B 左右的小模型测试一下，然后再换主力模型，这样稳一点。

我也吃过一年多二甲双胍和复合维生素和 B12 ，保持体重是达成的，但没瘦多少。二甲双胍性价比比较高，对于血糖正常的就当保健品吃的。我是单纯因为运动少日常碳水不少胖起来的，另一种没吃过不评价

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