以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。
通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现调用。
在开始配置前，确保完成以下准备：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 1. 安装插件 | 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。 | 这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。 |
| 2. 获取 API Key | 访问 DeepSeek 平台，注册/登录后创建并复制你的 API Key。 |
主要步骤概览 1. 在 Discord Developer Portal 创建应用（Application） 2. 在应用中创建 Bot（Bot User） 3. 开启必要的权限与 Privileged Intents（特别是 Message Content Intent） 4. 生成邀请链接并把 Bot 邀请进你的服务器 5. 获取 Bot Token 并妥善保存（放到环境变量） 6. （可选）在服务器/频道设置权限，确认 Bot 可以读取消息历史与附件 7. 用 Python 运行最小测试脚本，确认能接收到消息并处理附件 详细步骤 1. 创建应用（Application） * 打开：https://discord.
之前分享过一篇文章《FPGA 版本管理三种方式：你会选哪一种？》，评论区很多人都推荐使用Git进行版本管理，今天这篇文章主题就是使用Git进行备份指南。 在 FPGA 开发中，掌握 Git 等源码管理工具已经是必备技能。 当然，在使用 Vivado 时，我们不仅需要处理源代码控制，还需要处理以 IP 为中心的设计产品。 Vivado 的工程通常是 IP 为中心 的设计，包含： * IP Integrator Block Diagram * 各类 IP 实例（独立 IP 或 BD 内 IP） * 自动生成的包装文件与工程产物 这让很多 FPGA 工程师一开始会觉得： “Vivado 项目到底该怎么和 Git 一起用？” 好消息是，从 Vivado
A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language Models(大型语言模型的数据合成与增强综述) 1. 作者 2. 年份 2024 零、摘要 大型语言模型（LLM）的成功与否，本质上与用于训练和评估的海量、多样化和高质量数据的可用性息息相关。然而，高质量数据的增长速度明显落后于训练数据集的扩展速度，从而导致迫在眉睫的数据耗尽危机。这突显了提高数据效率和探索新数据来源的迫切需求。在此背景下，合成数据已成为一种有前景的解决方案。目前，数据生成主要包括两种主要方法：数据增强和合成。本文全面回顾并总结了LLM生命周期中的数据生成技术，包括数据准备、预训练、微调、指令调整、偏好对齐和应用。此外，我们还讨论了这些方法目前面临的限制，并探讨了未来发展和研究的潜在途径。我们的愿望是使研究人员清楚地了解这些方法，使他们能够在构建LLM时迅速确定适当的数据生成策略，同时为未来的探索提供有价值的见解。 一、介绍 * 近年来，LLM在许多行业取得了巨大的进步。但是大模型的性能高度依赖它们接受训练的数据的质量和
dify平台集成OCR：低代码+AI模型打造智能表单识别系统 📖 项目背景与技术选型动因 在企业数字化转型过程中，大量纸质表单、发票、合同等非结构化文档需要转化为可处理的结构化数据。传统人工录入方式效率低、成本高、易出错，而通用OCR服务往往对中文支持不完善，尤其在复杂背景或手写体场景下识别准确率骤降。 为此，我们基于 dify 低代码平台，集成了一套轻量级但高精度的 OCR 文字识别系统。该系统采用经典的 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）模型架构，专为中英文混合文本识别优化，在无GPU依赖的前提下实现 <1秒 的平均响应时间，真正做到了“开箱即用”的工业级OCR能力。 本方案的核心价值在于： - 低代码集成：通过dify平台快速接入AI能力，无需深度开发即可构建智能表单应用 - 高识别精度：相比传统轻量模型，CRNN在中文长文本、模糊图像、倾斜排版等复杂场景下表现更优 - 双模输出支持：同时提供可视化Web界面和标准REST API，