3月6日最新消息，阿里云通义千问官方宣布推出最新推理模型 QwQ-32B，这一模型仅有 32B 参数，但在效果上与拥有 671B 参数的 DeepSeek-R1 相媲美。如果你自己部署 DeepSeek-R1 但资源不够的话，又多了一个新的选择。
QwQ-32B 的独特之处不仅在于其参数规模和效果表现，还集成了与 Agent 相关的能力。这使得模型在使用工具时能够进行批判性思考，并依据环境反馈灵活调整推理过程，极大提升了模型的适应性与智能性。
目前，QwQ-32B 已上线 Hugging Face、ModelScope、Ollama等平台，具体链接如下：
相信大家都已经有体验过deepseek-r1的强大推理能力，由于其网页版本免费使用的原因，用户量激增、同时据传还遭受了大量的网络攻击，这使得过程不是很流程，经常收到类似下图的问题：
同时，API服务也已经暂停充值，之前的余额用完之后暂时也就不用调用了
就在昨晚，Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型：Llama 3.1。
该模型共有三个版本：
对于这次发布，Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外，Meta还进行了广泛的人工评估，在现实场景中将Llama 3.1与竞争模型进行比较。Meta的实验评估表明：
睡不着，看到一个有意思的网站：Estimate Github Worth Generator。
它可以用来估算 GitHub 账号的价值。马上试了一下，我的账号估值：$23806.2
周五了，摸摸鱼，来试试吧。
最近上GitHub一直都会弹出一个黄色框框，提示要开启2FA（two-factor authentication，即：双重身份验证）。
GitHub users are now required to enable two-factor authentication as an additional security measure.
Your activity on GitHub includes you in this requirement.
You will need to enable two-factor authentication on your account before October 06, 2023,
or be restricted from account actions.
很久以前，发过这样一篇文章《Git全局忽略MacOS系统下的.DS_Store文件》，主要是针对MacOS用户，如何方便的在自己机器中免疫所有.DS_Store文件的误提交。如果有这个需求，且还没有搞过的读者可以通过上面这篇文章学习。
今天想要分享的是来自一个读者的私信：配置忽略.DS_Store文件是在没有提交过的前提下做的防范措施，那么如果已经把大量的.DS_Store文件提交了的话，要如何快速清理呢？这位读者还给我发了个他用的命令：