当我用openclaw编程
新人第一次发帖,有不好的地方请佬们见谅。 从2月底第一次接触openclaw到现在,也算是高强度使用3个月了,前两个月就是聊聊天,学习openclaw本身使用方法,没做什么重活,遇到大多数坑其实都是模型坑(Gemini貌似不是很适配,而且vertex好容易限速),直到为了deep
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新人第一次发帖,有不好的地方请佬们见谅。 从2月底第一次接触openclaw到现在,也算是高强度使用3个月了,前两个月就是聊聊天,学习openclaw本身使用方法,没做什么重活,遇到大多数坑其实都是模型坑(Gemini貌似不是很适配,而且vertex好容易限速),直到为了deep
之前用的Halo建站,总体来说挺方便的,最近心血来潮接触WP建站,发现有一定的学习成本,稍微复杂,想请教各位佬,WP有啥占用小,功能强的插件,主题,最好是免费哈哈哈,付费不太贵也可以。 15 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
上周才刚刚开始接触codex,看到free就买了,当时还没有plus焚角,这十个最早耗尽,因祸得福逃过了大屠杀,没绷住 8 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
自从接触AI之后,codex cc Antigravity openclaw hermes这些全装上了,但是他们这些日志对话文件好像都生成在C盘里面,高强度使用直接给我快撑爆了,各位佬友有什么方案吗 14 个帖子 - 14 位参与者 阅读完整话题
有没有大佬接触过海光BW1000的GPU呀,最近会用到这个,如果有大佬接触过或者了解的能给分享写Linux下的相关命令吗。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近在学习人工智能课程的时候了解到了博弈论的冰山一脚,然后接触到了博弈论。 初步了解中引发了我对我这边之前购彩行为和炒股行为的反思。所以拿出购彩+炒股+赌博三种看似可以快速赚钱的路子来做一个博弈分析 首先是购彩:这是一个非常典型的负和博弈,而且去掉36%的慈善开销+杂七杂八的运营
接触AI两年多了从开始搞LLM本地部署,了解硬件设备,到sd时期了解embedding,Fine-tuning,训练checkpoint 到微调lora,lycoris dora,搞controlnet,vae,再到搞clip,unet,了解调整不同层级对图片最终影响到底有什么
平时没事就做点3D打印什么的,之前接触到了ai 3D建模,就萌生出了用3D建模建kigurumi头壳(可以理解成戴在头上扮演二次元人物的面具)的想法。建模这个一般是用zbrush数字雕刻或者blender建模,然后打印出来再走和手办一样的化妆(喷漆上色等等)步骤 当事试用了tri
先说下bg,我是某北方双非本科大学的应届生,学的是通信工程,由于大学期间早早接触了AI,也做了很多相关的项目,也到杭州的某互联网金融企业实习过三个月,做的是AI产品开发,之后一直没有合适的offer。 现在临近毕业,广州的某家做线上渠道3C数码租赁的小公司给我发了offer,45
在5.5刚出来的时候接触了Codex,一下就感觉像是把大脑交出去了,再也没收回来过;现在看Antigravity2.0好像也有点像Codex那种APP,有没有用过的佬友评价一下二者的区别? 12 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
各位佬们,我是一个刚开始接触ai的新手,平时没有什么项目要跑的,就喜欢瞎研究,一直有一种瘾,想要用ai做一些可以提升自己生活的想法,目前连一些去到哪里玩需要找一些安利,都要用ai来扒小红书等等的一些推荐汇集出来自己再挑选,现在就一个难点就是不知道用什么模型比较好,前面用了一个多月
纯小白,最近在接触相关的内容 看了一下,目前做陪伴型 ai 的记忆数据管理好像都是将用户数据存储在本地数据库,然后通过各种方式去做数据整合还有检索 那为什么不能通过定时整合用户的对话数据利用大语言模型分析生成用户画像,塞到 skill 里面,这样做不是更有优势吗?
纯小白,最近在接触相关的内容 看了一下,目前做陪伴型 ai 的记忆数据管理好像都是将用户数据存储在本地数据库,然后通过各种方式去做数据整合还有检索 那为什么不能通过定时整合用户的对话数据利用大语言模型分析生成用户画像,塞到 skill 里面,这样做不是更有优势吗?
最近刚接触 vibe coding ,被它的能力震撼到了。 生产突然出现一个 bug ,那是我很久以前改的,我还在那看 git 历史回忆以前为什么这么改,同事用 AI ,几分钟就把问题找到并修复。我不服,我花了几十分钟排查论证,结果发现还是 AI 的答案最完美,这让我有一种挫败感
最近刚接触 vibe coding ,被它的能力震撼到了。 生产突然出现一个 bug ,那是我很久以前改的,我还在那看 git 历史回忆以前为什么这么改,同事用 AI ,几分钟就把问题找到并修复。我不服,我花了几十分钟排查论证,结果发现还是 AI 的答案最完美,这让我有一种挫败感
最近刚接触 vibe coding ,被它的能力震撼到了。 生产突然出现一个 bug ,那是我很久以前改的,我还在那看 git 历史回忆以前为什么这么改,同事用 AI ,几分钟就把问题找到并修复。我不服,我花了几十分钟排查论证,结果发现还是 AI 的答案最完美,这让我有一种挫败感
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最近刚接触 vibe coding ,被它的能力震撼到了。 生产突然出现一个 bug ,那是我很久以前改的,我还在那看 git 历史回忆以前为什么这么改,同事用 AI ,几分钟就把问题找到并修复。我不服,我花了几十分钟排查论证,结果发现还是 AI 的答案最完美,这让我有一种挫败感
最近刚接触 vibe coding ,被它的能力震撼到了。 生产突然出现一个 bug ,那是我很久以前改的,我还在那看 git 历史回忆以前为什么这么改,同事用 AI ,几分钟就把问题找到并修复。我不服,我花了几十分钟排查论证,结果发现还是 AI 的答案最完美,这让我有一种挫败感