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...
Polaroid Spectra》 八零年代，Polaroid 推出了 Spectra 系統，提供一種相較於以往 100 系、600 系更為寬幅的影像比例，整張相紙約為 10.2 x 10.5 公分，成像畫面則為 9.2 x 7.3 公分。 簡單一點描述畫面比例的感覺，大概就是原本 66 1:1 的畫面比例，變成了 67 和 68 之間的畫面比例。 來看一下 Polaroid Spectra System 當年的廣告 (From: http://youtu.be/mgIPV20QAgY ) 國外有個 部落客 的說法，我略有同感。我自己覺得 Spectra 系統的電子系統穩定性高多了，無論是對焦和測光，Spectra 提供了更大的片幅和新的成像顯像技術，同樣簡單的拍攝，更好的成像品質，卻似乎沒有形成比 600 系更貼近消費者端的流行。 Spectra System SE 簡要規格》 鏡頭: 125mm f/10 3-element Quintic Lens，SE 機種的鏡頭有些會標示 Glass Coated Lens 快門: 電子快門，快門速度 2.8 秒 - 1/200 秒 曝光: 全自動 Polaroid 聲納自動對焦系統 可鎖定對焦於無限遠或切換為自動對焦 對焦距離顯示於觀景窗內(可切換為英制 feet 或公制 M 顯示) 內建自動電子閃燈 內建自拍機制 可外接電子快門線 可用的底片：Polaroid 1200, Polaroid 700, Polaroid 990, Polaroid Image/Spectra 可外接近攝鏡、濾鏡等 手冊截圖 一些 Spectra 系統改機和玩樂的影片》 Double exposures on Polaroid Spectra Modify Your Polaroid Spectra to use Sheet Film 拿 2005 年過期的 1200 試拍了幾張，蠻好玩的。 with F112 Close-up lens，固定對焦距離約 30 公分，祝大家新年快樂！ 然後是 impossible 出的 color for spectra