完整教程：https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/04-practical-cases/15-solo-entrepreneur-cases.html
作为超级个体创业者，你可能需要不同类型的 AI 助手来处理不同的工作：
传统的单 Agent 模式需要频繁切换模型和上下文，效率低下。多 Agent 模式让你可以同时拥有多个专业助手，各司其职。
本文链接地址 ：https://blog.ZEEKLOG.net/weixin_47681965/article/details/158503719?spm=1001.2014.3001.5502, 转载请注明出处。 提到提示词注入（Prompt Injection），大家的第一反应往往是精心构造的文本越狱指令。 而在图生图任务中，输入图像在本质上扮演了视觉提示词的角色，与文本指令共同指导生成模型。 基于这一视角，本文展示针对视觉提示词的注入攻击：通过PGD对抗攻击算法对输入图像进行像素级微调，使其生成的违规图像能够绕过开源大模型的NSFW安全检测机制。 临近毕业，感觉市场对提示词注入比较感兴趣，因本人读博期间一直研究对抗攻击算法，所以决定尝试用对抗攻击的思路完成提示词注入攻击，误导开源模型生成违规图像。 完整代码链接：https://github.com/YujiangLi0v0/Injection_Attack_Inpainting.git 目录 * 一、 NSFW防线：开源模型的安全过滤机制 * 二、 攻击场景定义 (Threat Model) * 三、
第一章：VSCode AI Copilot 智能补全失效？（错误修正终极手册） 检查网络连接与认证状态 AI Copilot 依赖稳定的网络连接以访问云端模型服务。若补全功能无响应，首先确认是否已登录 GitHub 账户并正确授权。 * 打开 VSCode 命令面板（Ctrl+Shift+P） * 输入并执行 Copilot: Sign in to GitHub * 在浏览器中完成授权后返回编辑器查看状态栏 状态栏应显示“Copilot 已启用”，否则可能因令牌过期导致服务中断。 验证扩展安装与版本兼容性 确保安装的是官方 GitHub Copilot 扩展而非第三方插件。 # 在终端中检查已安装扩展 code --list-extensions | grep -i copilot # 正确输出应包含： # GitHub.copilot # GitHub.copilot-chat (可选) 若缺失，通过扩展市场重新安装或使用命令行：
Jetson 上我建议的联动方式是：OpenClaw -> Ollama（主模型，原生 API）+ llama.cpp（备用/低资源模型，OpenAI 兼容 API）+ Ollama embeddings（memorySearch）。 这样做的原因是，OpenClaw 官方把 Ollama + openclaw onboard 作为最低冲突的本地方案；同时它也支持把 vLLM / LiteLLM / 自定义 OpenAI-compatible 本地代理 作为额外 provider 接进来。Ollama 这边，OpenClaw 明确推荐走原生 http://host:11434，不要给它配 /v1，否则工具调用会变差；而 llama.cpp 的 llama-server
1.摘要 扩散模型（Diffusion Models）作为当前最热门的生成模型之一，已彻底改变图像生成领域，本文从DDPM开始，逐步深入到Stable Diffusion和DiT架构。 扩散模型就像是一个"破坏-修复"的过程，想象一下你有一张美丽的图片，然后一点点地给它加上噪声，直到完全看不清原来的图片，然后让AI学会如何一步步把噪声去掉，重新还原出原始图片。这就是扩散模型的基本思路。 2. DDPM：扩散模型的奠基之作（2020年） 2.1 什么是DDPM？ DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）是扩散模型的开山鼻祖，由OpenAI团队在2020年提出，它的工作原理： 前向过程（加噪声）：从一张清晰的图片开始，逐步添加噪声，最终变成完全随机的噪声图。 反向过程（去噪声）：训练AI学会如何一步步去除噪声，从随机噪声中重建出原始图片。 2.2 DDPM的模型结构详解 DDPM的核心是一个U-Net网络结构，U-Net详细架构如下图：