github copilot vscode插件 没有模型
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
- 去github这个链接把要用的模型的都enable
- 卸载重装copilot插件
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
【混元AIGC+腾讯云智能体+首创Coze核心流思维导图MCP】:打造一个文思通-智能写作助手Agent 1.背景 作为一名长期关注人工智能发展的内容创作者,我经常需要撰写关于AI技术、应用趋势和产品体验的文章。然而,在实际写作过程中,常常会遇到灵感枯竭、结构混乱、表达不够精准等问题。有时候写到一半才发现逻辑断层,或者内容重复,甚至忘记了一些关键知识点。 为了解决这些痛点,我决定打造一个专属于自己的智能写作助手,取名为“文思通”——寓意“文思如泉涌,条理通达”。这个助手不仅要能帮我生成内容,更要具备结构化思维引导、逻辑梳理和语言润色的能力。 最近,我接触到一种创新的工具组合:以 Coze 平台为核心逻辑流,结合自研的思维导图 MCP 服务,可以实现从文本到可视化思维导图的自动转换。这正好解决了我在构思阶段缺乏条理的问题。而选择开发平台时,我注意到腾讯云智能体开发平台与腾讯混元大模型(Hunyuan AIGC) 的深度整合能力非常出色,支持工作流编排、插件扩展(MCP),并且提供稳定高效的推理服务。 最终,我决定采用“混元AIGC + 腾讯云智能体平台
Meta-Llama-3-8B-Instruct性能对比:不同量化方式 1. 引言 随着大语言模型在消费级硬件上的部署需求日益增长,如何在保持推理质量的同时降低显存占用和提升推理速度,成为工程落地的关键挑战。Meta-Llama-3-8B-Instruct 作为 Llama 3 系列中兼顾性能与效率的中等规模模型,凭借其 80 亿参数、支持 8k 上下文以及出色的指令遵循能力,成为单卡部署的理想选择之一。 然而,原始 FP16 模型约需 16 GB 显存,仍超出多数消费级 GPU 的承载能力。因此,量化技术成为释放其潜力的核心手段。本文将系统性地对比 GPTQ-INT4、AWQ、GGUF(Q4_K_M)等多种主流量化方案在 vLLM 与 llama.cpp 等推理框架下的表现,涵盖显存占用、推理速度、输出质量三大维度,并结合 Open WebUI
一、 前言 随着 2026 届毕业季的临近,很多小伙伴在写论文时都离不开 AI 的辅助。但今年最让大家头疼的不再仅仅是查重率,而是新出的AIGC 疑似度。 很多学校已经明确:如果 AIGC 检测超过阈值,直接取消答辩资格! 今天我就帮大家梳理一下目前主流的检测要求,以及如何正确应对。 二、 各大高校 AIGC 检测率“红线”汇总 虽然各校标准不一,但根据目前各大高校反馈的最新政策,基本可以划分为三个梯度: 风险等级AIGC 疑似度范围学校处理建议安全区< 20%基本无风险,属于合理参考范围。预警区20% - 40%导师需进行人工核查,可能要求提供写作痕迹证据。高危区> 40%极大可能被判定为“代写”或“学术不端”,面临延毕风险。 注意: 部分顶尖院校(如 C9
KoboldAI完整安装与配置指南:AI写作工具的终极入门教程 【免费下载链接】KoboldAI-Client 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/KoboldAI-Client 想要体验强大的AI写作助手吗?KoboldAI是一个基于浏览器的AI辅助写作前端,支持多种本地和远程AI模型。无论你是想创作小说、玩文字冒险游戏,还是与AI聊天,这个终极指南将带你一步步完成安装配置,开启你的AI写作之旅!🚀 💡 KoboldAI是什么? KoboldAI是通往GPT写作的门户,提供标准化的写作工具套件,包括记忆功能、作者笔记、世界信息、保存加载、可调节的AI设置、格式化选项等。你可以将其作为写作助手、游戏平台或聊天机器人使用。 核心功能亮点 * 多种游戏模式:小说模式、冒险模式、聊天模式 * 丰富的AI模型:支持多种本地和云端模型 * 完整写作工具:记忆系统、世界构建、格式控制 🛠️ 快速开始:三种安装方式 在线免费体验(最简单) 使用Google Colab在线运行KoboldAI,无需安装任何软件: * T