Git Hub Copilot是一款人工智能协作编程工具，它能帮助我们更快速、更高效地编写代码。
(1)Copilot是以VSCode的插件形式存在，直接搜索下载安装即可。
(2)在VSCode中安装Copilot时，会获得两个扩展程序：
(1)插件下载后需要登录账号才能使用，建议登录GitHub账号。
(2)登录GitHub账号可能需要kexue上网。
(1)代码补全功能。
(2)聊天会话功能。
(3)缺陷：现在可以免费使用，但是有一定的额度。
文章目录 * 🤯 为什么你需要关注llama.cpp？ * 🚀 手把手实战：十分钟跑通模型 * 第一步：准备战场环境 * 第二步：获取模型文件（关键！） * 第三步：启动模型交互！ * 🛠️ 高级玩法解锁 * 💡 我的深度体验报告 * 👍 真香时刻 * 🤔 遇到的坑 * 🌟 超实用场景推荐 * 🔮 未来展望：CPU的逆袭？ 还在为没显卡跑不动AI模型发愁？这个开源项目让我的旧笔记本起死回生了！ 朋友们！今天要分享一个让我拍桌子叫绝的开源神器——llama.cpp。当初看到这个项目时我整个人都惊呆了：纯C++实现！不需要GPU！普通CPU就能跑！ 作为一个常年被显卡价格PUA的程序员，这简直是救命稻草啊！ 🤯 为什么你需要关注llama.cpp？ 先说说我踩过的坑吧。去年想在家折腾开源大模型，结果： * 显卡要求动不动就16G显存（我的1060直接哭晕） * 装依赖环境能折腾一整天（Python版本地狱啊！） * 跑个7B模型风扇像直升机起飞（邻居以为我在挖矿） 直到发现了Georgi Gergan
Llama-3.2-3B一文详解：Ollama部署开源大模型全流程（含SFT/RLHF说明） 1. 开篇：为什么选择Llama-3.2-3B？ 如果你正在寻找一个既强大又轻量的开源大模型，Llama-3.2-3B绝对值得关注。这个只有30亿参数的模型，在多项测试中表现超越了比它大得多的模型，而且支持多语言对话，特别适合做智能助手、内容生成和知识问答。 最棒的是，通过Ollama平台，你不需要任何复杂的配置，几分钟内就能让这个模型跑起来。本文将手把手带你完成整个部署流程，并用通俗语言讲解背后的SFT（有监督微调）和RLHF（人类反馈强化学习）技术原理。 2. 模型背景：了解Llama-3.2-3B 2.1 核心特点 Llama-3.2-3B是Meta公司推出的最新开源语言模型，属于Llama 3.2系列中的"轻量级选手"。别看它参数不多，能力却相当出色： * 多语言支持：能处理中文、英文、法文、德文等多种语言 * 对话优化：
3步搞定llama.cpp在Linux上的GPU加速编译 【免费下载链接】llama.cppPort of Facebook's LLaMA model in C/C++ 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp 还在为llama.cpp的编译失败而头疼吗？😫 想让你心爱的Intel显卡在Linux系统上跑出飞一般的推理速度？今天我就带你用最简单的方法，从零开始搞定llama.cpp的GPU加速编译！无论你是AI新手还是资深开发者，都能在30分钟内完成部署。 1 问题诊断：为什么你的编译总是失败？ 你有没有遇到过这样的情况：满怀期待地下载了llama.cpp源码，执行make命令后却看到一堆看不懂的错误信息？别担心，这几乎是每个Linux用户的必经之路！ 常见编译失败的三大症状： * "Command not found" - 缺少关键编译器 * "Permission
最近后台私信都要爆了，好多粉丝朋友问我：“大大，我也想做自媒体写网文，但每次对着空白文档就想把键盘吃了怎么办？”、“大纲写得跟流水账一样，还没写到第十章就崩了……” 作为一个在码字圈摸爬滚打多年，掉过无数坑、也熬过无数通宵的写小说的老兵，我太懂这种“甚至不知道第一句话该写什么”的崩溃感了。 这两年为了找顺手的工具，我当真是神农尝百草，把市面上主流的ai写小说工具试了个遍。接下来我会教大家怎么用通用大模型进行一些写作前的准备（包括提示词），准备工作充足后再开始用AI写作工具填充内容。 一、写作前的准备工作 1、确定小说类型与主题 在开始创作前，先明确小说的基本方向： * 赛道选择： 明确核心流派（如赛博朋克、修真、本格推理等）与细分领域。 * 内核设定： 提炼作品的中心思想与核心价值观（Theme）。 * 受众锚定： 清晰画像目标读者群体。 * 竞品调研： 分析市场风向，寻找题材蓝海。 提示词： 请扮演一位资深网文编辑，分析当前玄幻小说市场的热门趋势。请提供 5个具有爆款潜力的创新主题。对于每个主题，请包含以下内容： 核心概念： 一句话概括故事内核。 世界观