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本地部署的Ling-3.0-tiny实测:7.9B小模型能把活干好吗

作者在128GB统一内存小主机上本地部署开源MoE模型Ling-3.0-tiny(7.9B参数,激活1.3B),用llama.cpp Vulkan加载Q8_0量化版本。实测任务是将2360行、2小时17分的客户会议飞书妙记转写交给模型,进行需求提取、实施方案搭建和报价结构整理。结果显示:模型能在235秒内完成需求提取,方案模块划分与人工方案接近,但时间戳偶有不准需人工复核。经提示词调优后,碰撞长度上限次数从16次降至3次。作者认为它适合承担会议整理、需求归类等“脏活”,但范围、价格、承诺等决策仍需人负责,并推荐在真实业务场景中使用。

技术 › LLM 阿川 | AI thinking 2026-08-247.6 KB 20.7K 59 78

Anker录音豆+飞书:把生活闪念接入内容系统的Skill设计思路

作者分享了自己使用Anker录音豆与飞书妙记构建的recorder-diary Skill。核心观点是录音豆不是prompt入口而是生活入口,能捕捉走路、刷视频时突发的想法。作者将工作流拆为五层:捕捉层负责趁热录音;转写真源层坚持用逐字稿而非AI总结作为真源;语义分流层先判断录音类型(日记、规划、闪念、拆解)再处理,避免任务垃圾;内容加工层将模糊感觉拆成可复用的选题卡;承接层将结果写入Obsidian和仪表盘,确保第二天可见。作者认为AI工作流不应只围着聊天框设计,而应把内容生产的第一步移到想法发生的现场。

技术 › Skill 叫我阿杭 2026-08-2410.7 KB 35.2K 26 81