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...
想必大家都有被掏耳朵的經驗，小時候，被媽媽掏耳朵的感覺真的很好，幾乎都會睡著，覺得媽媽的功夫真的到家，記得每次她都會碎碎念說我的耳廓怎麼長得這麼奇怪，很難看清楚耳屎的位置，一整片黑漆漆，長大以後就很少被掏耳朵了。
最近老婆有在幫我，因為我話都聽不清楚啦！老婆有用過掏耳棒跟棉花棒，功夫還不賴哦！
發現這種新東西，是用噴霧的方式，溫和地液化溶解耳垢，感覺很不錯！
據說是歐盟銷售冠軍，屈臣氏有賣。
AUDISPRAY 原廠網站：http://audispray.com/index.php?page=softy&hl=en_GB
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新聞摘要
國際知名耳鼻喉科專家裴利，德衛斯基醫師表示，人體耳道會自然分泌耳臘，它能混合耳道的皮膚落屑和粉塵，並將其排出體外，如果外耳道清潔不足，或經常使用耳機、助聽器或手機堵住耳朵，耳臘恐會變硬而形成堵塞物附著於耳膜上，此時就有可能出現聽力降低、感覺不適或有回音甚至疼痛、外耳增加感染風險。
裴利，德衛斯基指出，棉花棒清潔耳道有可能將耳垢推向耳膜的風險；若使用油性耳滴液清潔效果亦有限；使用掏耳棒、鑷子清潔耳朵，若不慎太深入耳道，可能導致耳道受傷或耳膜穿孔。
若使用耳朵清潔噴霧，能溫和地液化及溶解耳垢，配方內的植物甘油成份，能在清潔耳朵的同時，滋潤柔嫩的耳道。但不適用於曾接受耳部手術、患有耳炎、穿孔性耳膜、耳痛或容易感覺有眩暈者。
新聞及圖片來源：Nownews 生活新聞：想掏耳朵卻將耳垢往內推？ 耳朵清潔嘖霧顛覆你的習慣！
(2009/07/24 16:24)
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