2026年2月14日，[阿里云通义]实验室正式发布 CoPaw 个人智能助理，以"本地+云端"双部署、多端全域接入、技能灵活扩展为核心特性，对标 OpenClaw，为国内用户带来真正可用的 AI 助理体验。
🎉 2026年2月28日重磅更新：CoPaw 正式在 GitHub 开源！架构模块化重构，支持本地模型接入（Ollama、llama.cpp、MLX），进一步降低使用门槛。
CoPaw（Co-Paw，意为"你的搭档小爪子"）是阿里云通义团队推出的个人智能体工作台，基于 AgentScope 多智能体生态构建。它不仅仅是一个聊天机器人，更是一个能够真正帮你"干活"的 AI 助理——可以操作电脑、管理文件、处理文档、执行定时任务，就像《钢铁侠》里的贾维斯一样。
LLaMA-Factory微调多模态大模型Qwen3-VL 目录 LLaMA-Factory微调多模态大模型Qwen3-VL 1. 显卡驱动 2. 模型微调 3. 模型导出 4. 模型部署：vLLM服务 5. 测试效果 1. 显卡驱动 * 显卡型号：NVIDIA GeForce RTX 3090 24G * 显卡驱动：NVIDIA-SMI 535.171.04 * CUDA: 12.2 ,Driver Version: 535.171.04 微调Qwen3-VL-2B模型，至少需要12G显存 2. 模型微调 项目采用大型语言模型工厂（LLaMA-Factory）对大模型微调，目前可支持Qwen3 / Qwen2.5-VL / Gemma 3 / GLM-4.1V / InternLM
“一天写完毕业论文” 在 2026 年已不再是天方夜谭。以下是 2026 年最炸裂、实测能大幅提速的 AI 论文写作神器，覆盖全流程生成、文献处理、降重润色、格式排版四大核心场景，帮你高效搞定毕业论文。 一、全流程王者：一站式搞定论文全链路（一天定稿首选） 这类工具覆盖从选题、开题、初稿、文献、降重到格式排版、答辩 PPT 的全流程，是赶 Deadline 的终极救星。 1. PaperRed（中文论文全流程首选，4.8 星） * 核心能力：选题→大纲→初稿→文献→查重→降重一站式；对接知网 / 万方，自动生成真实可溯源参考文献（GB/T 7714）；AIGC
专栏进度：04 / 10 (微调实战专题) 很多初学者卡在环境配置和复杂的 torch.train 逻辑上。LLaMA-Factory 的核心优势在于它集成了几乎所有主流国产模型（DeepSeek, Qwen, Yi）和海外模型（Llama 3, Mistral），并且原生支持 Gradio 可视化面板，让你在网页上点点鼠标就能“炼丹”。 一、 环境搭建：打造你的“炼丹炉” 为了保证训练不因版本冲突而崩溃，建议使用 Conda 进行物理隔离。 Bash 1. 克隆项目 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory 2. 安装核心依赖 (针对 CUDA 12.
亲测Z-Image-Turbo：8步出图、16G显卡可用，AI绘画效果惊艳实录 1. 这不是又一个“快一点”的模型，而是真正能用的生产力工具 你有没有过这样的体验： 打开一个AI绘图工具，输入提示词，满怀期待点下生成——然后盯着进度条数秒、十秒、甚至半分钟……最后出来的图，要么手多一只，要么建筑歪斜，要么文字糊成一团？ Z-Image-Turbo不是这样。 我用它在一台RTX 4080（16GB显存）的机器上实测：从点击生成到图片保存完成，平均耗时2.3秒；生成过程仅需8次迭代（NFEs），不是“8步”噱头，是真实可验证的推理步数；输出图像分辨率达1024×1024，细节扎实，光影自然，中英文文字渲染清晰可读——比如“西安大雁塔”四个汉字，一笔一划完整嵌入夜景画面，不扭曲、不重影、不漏笔。 这不是实验室里的参数游戏，而是一个你今天装好就能立刻投入日常创作的工具。它不挑硬件，不卡流程，