分类: 人工智能

共 125 篇文章

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我给 Codex 做了个额度体检
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我给 Codex 做了个额度体检

Codex 用久以后,最想知道的不是还能不能用,而是额度什么时候恢复、reset credits 还有几次。本文记录一个本地安全查询方法,也顺手整理这个通道还能看到哪些使用率信息。

最热的技术话题,已经从模型变成 Agent
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最热的技术话题,已经从模型变成 Agent

现在技术圈真正热的,不是又出了一个模型,而是 AI Coding Agent 开始进入真实开发流程:接任务、改仓库、跑测试、提 PR,也把上下文、安全和 review 这些老问题重新推到台前。

DGX Spark,把 AI 超算塞到桌面上
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DGX Spark,把 AI 超算塞到桌面上

NVIDIA DGX Spark 是一台很容易被标题党误解的机器:它不是给普通人买来跑聊天机器人的玩具,也不是缩小版数据中心训练集群。它真正卖的是 128GB 统一内存、Grace Blackwell、NVIDIA 软件栈和桌面形态。

本地模型不是玩具:把 Qwen3 和 Gemma 4 放进三个真实工作流
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本地模型不是玩具:把 Qwen3 和 Gemma 4 放进三个真实工作流

本地开源模型真正有价值的地方,不是跑分,而是能否进入每天都会发生的任务。本文把 Qwen3 4B、Qwen3 8B、Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B 放进开发辅助、图像理解、写作整理三个工作流里,整理一套能长期演进的本地模型用法。

在本地开发机上安装可用的开源模型:先选对运行方式
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在本地开发机上安装可用的开源模型:先选对运行方式

这是一篇持续更新的本地开源模型安装记录。从一台 64GB 内存、WSL 分配 32GB、RTX 4060 Laptop 8GB 显存的 Windows + Ubuntu 26.04 LTS 开发机出发,先判断 Ollama 应该跑在 Windows 还是 WSL,再比较 llama.cpp、LM Studio、vLLM 等方案,最后整理适合本机长期使用的模型清单。

AI 时代的全栈,不只是前端加后端
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AI 时代的全栈,不只是前端加后端

从吴恩达关于小团队和高上下文工程师的判断说起,聊聊为什么 AI 会把资深开发者推向真正的产品全栈:需求、原型、代码、文案、合规、上线和运营都要能先跑一遍。

Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗?
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Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗?

一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录:模型元数据声明支持 audio,但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频;真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。

Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接读视频吗?
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Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接读视频吗?

一次从官方资料到本地实测的记录:Gemma 4 12B 具备帧序列视频理解能力,但 Ollama 当前不能直接接收 MP4,稳定做法是先抽帧再多图输入。

浏览器 Agent 能做事以后,第一件事不是放权
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浏览器 Agent 能做事以后,第一件事不是放权

浏览器 Agent 从能看网页走到能点按钮、填表单、提交操作,产品价值变大了,误操作和越权风险也同步变大。守护栏要比自动化能力先成熟。

Codex App Server:把编码 Agent 接进自己的工作台
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Codex App Server:把编码 Agent 接进自己的工作台

从 Codex app-server 的协议边界讲起,分析它适合嵌入哪些产品与工程场景,也比较 Claude Code、Cursor 在脚本化、云端 Agent 和自定义集成上的相近能力。