切换、退出GitHub account with Copilot，github copilot账号，自动补全没额度了
切换、退出GitHub account with Copilot，github copilot账号，自动补全没额度了，
1. 点击Copilot 插件的⚙️，选Account Preferences。
选Use a new account即可
2. vscode界面左下角，有一个头像，点击后log out即可
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LLaMA-Factory框架参数详解
LLaMA-Factory框架参数详解 在大模型落地进入“工业化”阶段的今天，一个核心挑战浮出水面：如何让复杂的微调流程不再依赖专家级的手动调参和脚本拼接？当研究团队需要快速迭代多个LoRA适配器、产品部门希望将SFT与DPO对齐无缝衔接上线时，传统基于Hugging Face Transformers的自由组合方式开始显得力不从心——配置碎片化、复现困难、部署断层等问题接踵而至。 正是在这种背景下，LLaMA-Factory 应运而生。它不像简单的训练脚本那样只解决单一环节，而是试图构建一条端到端的“模型生产线”。从数据预处理、多阶段训练、自动评估到量化导出，所有模块都被统一抽象为可配置项，通过一套标准化接口串联起来。更关键的是，它支持超过 100+ 主流架构模型，无论是 LLaMA、Qwen、Baichuan 还是 ChatGLM、Phi、Mistral，都可以用同一套参数体系进行操作。 这种设计带来的直接好处是：一次学会，处处可用。你不再需要为每个新模型重写训练逻辑，也不必在不同项目间复制粘贴yaml文件。更重要的是，它的双模式交互（命令行 + WebUI）使得研究员可以精
“AI痕迹太重怎么办？”15个提示词教你降低AIGC率，让写作更像人！
还在被AIGC率检测卡住？写得再好，也逃不过“AI痕迹”？别急，这篇文章教你15条最实用的“人类化”提示词，让你的写作摆脱机器人味，一键降重过检！ 🧠 为什么你写的AI文章“看起来就像AI写的”？ 在很多AIGC检测系统中，比如新版知网、Turnitin、Grammarly、GPTZero等，AI生成内容往往因为这些特征而中招： * 表达过于标准、学境思源，结构死板（比如“引言-三点论证-结尾”的模板） * 用词中性均衡，一键生成，缺乏语气变化 * 没有细节、论文初稿，acaids.com。比喻或非逻辑性插话 * 引用来源少或太“教科书式” * 缺乏真实感和主观思维 这就导致了一个问题：AI写得虽然通顺，但“太工整”，反而容易被机器识别成AI！ 🛠️ 如何让AI帮你“写得不像AI”？15个逆转提示词来了！ 别再单靠“降重工具”打补丁。更聪明的做法是——从源头开始用“降AIGC率提示词”来让AI写得更像人。
VSCode GitHub Copilot登录卡顿问题解决
🚀 终极解决方案：极致清洁安装 第一步：完全卸载 VSCode 并清理所有痕迹 这是为了消除任何潜在的全局配置或缓存冲突。 1. 打开 Windows 设置 > 应用 > 已安装的应用，找到 Visual Studio Code，点击卸载。在卸载过程中，如果询问是否删除用户数据，务必选择“是”。 2. 手动删除所有残留文件夹（请在执行前关闭VSCode）： * %APPDATA%\Code\ （用户数据） * %USERPROFILE%\.vscode\ （全局扩展和缓存） * %LOCALAPPDATA%\Programs\Microsoft VS Code\ （安装目录，如果卸载程序未清理干净） 3. 重启电脑。这一步非常重要，可以确保所有与VSCode相关的进程和文件锁被完全释放。 第二步：重新安装 VSCode 1. 从 VSCode
把 Whisper、Moonshine、SenseVoice 统统装进手机：sherpa-onnx 离线语音部署框架，GitHub 10.9K Star
导读： 语音 AI 模型更新很快——Whisper、Moonshine、SenseVoice、FireRedASR、Paraformer，几乎每个月都有新模型发布。但对开发者来说，选好模型只是第一步，真正的工程挑战在后面：怎么把它跑在手机上？嵌入式设备上？浏览器里？怎么接入 NPU 加速？怎么在没有网络的环境下运行？ sherpa-onnx 是 next-gen Kaldi 团队开源的语音推理部署框架（GitHub 10.9k stars，Apache 2.0 协议），它的定位很明确：将多种语音模型统一转成 ONNX 格式，部署到各类平台上，支持离线运行。覆盖 12 项语音功能、12 种编程语言、从服务器到嵌入式的多平台支持，最新版 v1.12.29 于