TL;DR: 用 Qwen3.5-9B（Q4_K）在單張 16GB AMD GPU 上跑本地 LLM-as-a-Verifier，每次 code comparison 約 0.5–2 秒，cache hit rate 66%，正確程式碼穩定給 1.0 分，有 bug 的給 0.0–0.14 分。16GB 跑 9B 模型綽綽有餘，還有空間跑其他服務。 這篇是實測續篇，前兩篇分別講了 架構設計 和 Docker 封裝 。前兩篇講的是「做什麼」跟「怎麼做」，這篇來量「到底多快」。 1. 測試環境 在一台 homelab Linux（CachyOS）上跑的： 項目 內容 GPU AMD 16GB（15.9 GiB）via ROCm 模型 Qwen3.5-9B（8.95B 參數，Q4_K ~5.7GB GGUF） 後端 llama.cpp（llama-server，ROCm HIP build） Verifier Docker container（llm-verifier），port 8010 模型 VRAM ~10.2 GB（模型本身 + 動態 KV cache） GPU 使用率 78% 系統 RAM 62 GB；使用 27 GB（swap 用了 9.3 GB） Context window 131,072 tokens MIN_SCORE 0.8 後端跑在另一台機器上，走 local Gigabit 網路連線。 2. Verifier 在幹嘛 docker-llm-as-a-verifier 包裝了 LLM-as-a-Verifier 這個研究套件，讀取 token-level log probability 來算連續分數，不是簡單的 yes/no 判斷。 Container 開了 7 個 HTTP endpoint： Endpoint Method 用途 /health GET 健康檢查 /v1/compare POST 兩組答案比對評分 /v1/select POST Best-of-N 選最佳 /v1/track POST Agent 軌跡分數追蹤 /v1/directed POST 導...
[新聞] 誇張 長榮客逼空姐送餐10次 (From 蘋果日報)摘要：長榮航空乘客不滿在機上睡覺時被送餐空服員吵醒，竟要求座艙長送餐十次以「加強訓練」，導致座艙長深感屈辱、心理受創而離職。該乘客指每次搭長榮班機都被叫醒用餐，一再反映卻未見改善，才以此舉凸顯長榮教育訓練不足。網友則批評該乘客「欺負人」。
此內部報告在網上流傳後，網友查出彭鏡齊曾擔任富士康科技集團的協理職務，但事發時已離職。彭受訪強調自己絕非「奧客（台語意指差勁的客人）」，只是「歹剃頭（台語意指難纏）」，他自稱每月至少搭長榮三至四次，近一年幾乎每次都被叫醒用餐，一再反映卻未見改善。
高雄餐旅學院航空暨運輸服務管理系主任楊政樺認為，彭鏡齊雖持續抱怨卻仍一再搭長榮，是有忠誠度的客人，服務業應以客為尊，客人抱怨可先由第一線空服員處理，仍不滿意可透過專責單位做事後服務補救；但若當下行為已明顯影響客艙秩序安全，則可評估列入黑名單拒載。民航局官員指出，乘客若不滿航空公司服務，可向該局反映，要求送餐十次並無法解決問題。
哇靠，「歹剃頭」咧，這種人列入黑名單對他應該算好了。如果不想被叫醒用餐，應該是去反映長榮建立制度，處理這種情況，要空姐送餐十次，還這付德性，實在欺人太甚！
現在因為長榮內部報告被流傳，現在這個人還要提告！太扯。
現在因為長榮內部報告被流傳，現在這個人還要提告！太扯。
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