@秋葉aaaki近期发布了Stable Diffusion整合包v4版本，一键在本地部署Stable Diffusion！！ 适用于零基础想要使用AI绘画的小伙伴~
百度网盘,https://pan.baidu.com/s/1HoCrRgqtGBujtCdTc6WqIA?pwd=xfyz
附有不限速地址
夸克网盘,https://pan.quark.cn/s/09d69f25d3ac
如果你的电脑时第一次安装，需要先下载启动器运行依赖，安装依赖后，再解压 sd-webui-aki-v4 文件夹。
第一个文件夹里面是模型，根据需求选择性下载。
解压 sd-webui-aki-v4 文件夹后，双击打开A启动器 程序即可。
点击右下角一键启动即可运行Stable Diffusion ，它先会弹出启动控制台！
一般会等待十来秒，它就会自动弹出Stable Diffusion 的操作页面！然后在提示词输入框输入你要生成图片的描述，点击生成即可！
非科班转码者的AI学习路径：从0到1 前言 大家好，我是第一程序员（名字大，人很菜）。作为一个非科班转码、正在学习Rust的萌新，最近我开始学习AI。今天我想分享一下我作为非科班转码者的AI学习路径，希望能帮助到和我一样的同学。 一、非科班转码者学习AI的挑战 1.1 基础薄弱 作为非科班转码者，学习AI面临以下挑战： * 数学基础：AI涉及线性代数、微积分、概率论等数学知识 * 编程基础：需要掌握Python等编程语言 * 计算机基础：需要了解计算机系统、数据结构等基础知识 * 领域知识：需要了解AI的基本概念和术语 1.2 学习资源选择 市场上的AI学习资源琳琅满目，如何选择适合自己的资源是一个挑战： * 入门门槛：有些资源过于理论化，难以理解 * 实践机会：缺乏实际项目经验 * 学习路径：不知道从哪里开始，如何进阶 二、从0到1的AI学习路径 2.1 第一阶段：基础准备（1-2个月）
Llama 与 PyTorch：大模型开发的黄金组合 近年来，大型语言模型（LLM）迅速成为人工智能领域的核心驱动力。Meta 开源的 Llama 系列模型（包括 Llama、Llama2、Llama3）凭借其卓越的性能和开放策略，成为学术界与工业界广泛采用的基础模型。而 PyTorch 作为当前最主流的深度学习框架之一，以其动态计算图、易用性和强大的社区生态，成为训练和部署 LLM 的首选工具。 本文将深入探讨 Llama 模型与 PyTorch 之间的紧密关系，解析为何 PyTorch 成为 Llama 开发与优化的“天然搭档”，并介绍如何基于 PyTorch 构建、微调和部署 Llama 模型。 一、Llama 模型简介 Llama（Large Language Model
微软最近发布的 Copilot Cowork 在技术圈炸开了锅。它变了。它不再是那个只会补全代码的插件，而是变成了你的 “Coworker”（同事）。基于 Anthropic 的 Claude 构建，它现在能像真人一样处理复杂任务。 作为开发者，我们不仅要会用，更要懂得背后的原理。今天我们就来拆解一下 Copilot Cowork 的核心逻辑，并教你如何利用 Kotlin 和 147API 构建一个属于自己的简易 AI Agent。 从 Chatbot 到 Agent 传统的 Copilot 就像一个实习生，你给它一个指令，它执行一个动作。而 Copilot Cowork 更像是一个成熟的合作伙伴。它具备了 感知（Perception）、规划（Planning） 和 执行（Execution）
手把手教你用Ollama部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 想在自己的电脑上快速体验DeepSeek最新推理模型的能力吗？还在为复杂的模型部署流程头疼吗？今天我就带你用最简单的方法，在10分钟内完成DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的部署和测试。 这个模型是DeepSeek最新发布的推理模型系列中的轻量级版本，专门针对数学推理、代码生成和逻辑分析任务进行了优化。最棒的是，它通过Ollama这个工具，让部署变得像安装普通软件一样简单。 1. 准备工作：了解你要部署的模型 1.1 DeepSeek-R1系列模型是什么？ DeepSeek-R1是DeepSeek推出的第一代推理模型系列，这个系列最大的特点是专门针对推理任务进行了优化。你可能听说过很多大语言模型，但专门为推理设计的模型并不多见。 简单来说，普通的大语言模型像是一个知识渊博的学者，能记住很多信息，但推理模型更像是一个逻辑严密的数学家，它更擅长一步步推导、分析问题、找到解决方案。 DeepSeek-R1系列有两个主要版本： * DeepSeek-R1-Zero：完