关键词：
Chrome占用空间大、OptGuideOnDeviceModel是什么、weights.bin是什么文件、Chrome 4GB 文件删除、Chrome Gemini Nano、本地AI模型关闭方法、Chrome清理空间教程
前几天在清理 Mac 空间时，我发现 Chrome 目录下面突然多了一个 4GB 的文件。
路径是：
~/Library/Application Support/Google/Chrome/OptGuideOnDeviceModel/2025.8.11.1/ 里面有个：
weights.bin （约 4GB） 第一反应是：
Chrome 什么时候开始偷偷下这么大的文件了？
很多人都会担心一个问题：
这个文件能不能删？删了 Chrome 会不会崩？
下面直接说结论。
本文将介绍如何在VSCode中创建自定义的Agent，以及哪里可以获取到现有的Agent模板 当我们在VSCode中使用Copilot时，可以选择以下几种模式。 Ask, Edit, Agent, 以及在2025年末时我们可以使用的全新的Plan模式。 不过除此之外，其实我们还有办法自定义属于自己的Agent。 选择右下角Agent菜单，选择Configure Custom Agents... 如选择.github\agents 则会在本工作区域中生成该路径并创建一个指定命名的agent.md文件 如果选择User Data则是会创建全局的Agent模板 在vscode中，也可以直接在文件中通过Configure Tools轻松配置所需要使用的tools，非常方便。 然后我们便可以在copilot中使用自己的Agent了. 当然，自己编写一个相对复杂的agent模板比较耗时，而awesome-copilot项目为我们提供了许多的模板，当然不止是agent，也提供了丰富的提示词模板（prompt）和指导词模板（instructions）,以及
llama.cpp兼容openapi接口，自然可以作为openclaw的后端。 添加自定义provider同前：为openclaw增加自定义provider 反复修改，总是不能得到正确的model状态。 {"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.3-1", "lastTouchedAt":"2026-02-05T12:16:30.399Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-01-30T12:20:58.674Z", "lastRunVersion":"2026.1.29", "lastRunCommand"
从发现问题到深度分析，一篇文章搞懂 OpenCode + GitHub Copilot 的正确打开方式 🌟 前言：一个意外的"惊喜" 进入2026年，朋友圈和技术群里都在讨论一个新的AI开发工具 —— OpenCode，号称是 AI 编程助手的"终极形态"，支持 GitHub Copilot、Claude、GPT-4 等多种模型，还能自动执行多步任务。 作为一个爱折腾的程序员，我立马下载试用。我有 GitHub Copilot 企业订阅，而且OpenCode还支持，用起来应该不花钱吧？ 结果一周后，我收到了公司 IT 部门的"温馨提醒" 📧： “您的 Copilot 使用量是团队平均水平的 3 倍，请注意合理使用…” 什么情况？？我明明只是让
第六章：DPO (直接偏好优化) 实战 (难点) 在SFT之后，我们的模型学会了“说话”，但它的回答可能仍然是“正确的废话”，或者在面对开放性问题时，其回答的安全性、有用性和真实性仍有待提高。传统的解决方案是强化学习（RLHF），即先训练一个奖励模型（RM），再用这个RM作为环境，通过复杂的强化学习算法（如PPO）来优化语言模型。然而，RLHF流程复杂、训练不稳定、且对计算资源要求极高，令许多开发者望而却步。 直接偏好优化 (Direct Preference Optimization, DPO) 的出现，如同一道曙光，彻底改变了这一局面。它以一种极其优雅和高效的方式，实现了与RLHF相媲美甚至更好的对齐效果，但训练成本和复杂度却大大降低。本章将深入剖析DPO的核心思想、重难点配置，并通过详尽的实战步骤，带你完整地跑通一个DPO训练流程，真正让你的模型“更懂人心”。 6.1 为什么需要 DPO？ (轻理论：替代 PPO，