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...
我昨天只是換成 XFBML 的版本想要試試 Send Button，可能在順便測試 og:image 可不可以用 jQuery 去改變 content 的時候 (想測試動態 og:image) 玩太多次了，現在變成按讚都要多確認一次。
eugenez 的回答》
The confirm button is a response to the recent batch of like-jacking attacks on the Like buttons. In certain cases when we suspect a page might be involved in like-jacking based on usage patterns, we include the additional Confirm step.
簡單來說，我被認為在按讚攻擊了…
FB 的討論區自 3/17 起有這個同樣問題的討論串，http://forum.developers.facebook.net/viewtopic.php?id=93201
但是我有點懶得在討論區註冊帳號耶，就來觀察什麼時候這個按鈕會好唄。
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回應不用錢，請多多益善！懶得寫字按個讚也是相當感謝！