在VScode里面，应用Copilot提问，无法解决问题，该怎么解决呢？
1、在vscode里面，按键 ctrl + shift + p，输入setting，即看到setting.json文件
2、在setting.json文件中添加下面两行
"github.copilot.nextEditSuggestions.enabled": true,
"chat.extensionUnification.enabled":false,
参考图片25、26行
3、保存，重启vscode
4、重启后，点击vscode左下角人头像，查看是否有让授权Copilot的，如果有点击一下授权，解决！！！
如果这样无法解决，建议检查账号是不是不能使用Copilot功能了
一切从 AIGC（生成式AI）试用 46 -- AI与软件开发过程1 开始，修正偏差。 个人理解： - 从框架到细节，还是从细节到框架？ -- 先有框架再有细节的好，LLM能适应框架下的细节补充 - 更细节的Agent，更有针对性的Agent，解决更细节问题的Agent -- LLM提供了另一种形式的开发工具 - 想要，架构，细节，实现。。。。。。往复迭代，更多的接口，更多小而美的功能软件 - 回复有错吗？当然，错误和偏差大量存在。 如何纠偏、调优？这些专业知识 和 经验，还需要创造 * 先解决3问题 1. 确认软件开发过程各阶段所需完成的任务活动，以选择不同LLM 问题定义与可行性研究 → 需求分析 → 软件设计 → 编码与实现 → 测试 → 部署与交付
📅 2026年03月16日 AI 深度早报：GTC 2026 开幕日，黄仁勋发布 Feynman 芯片，AI 编程格局大震荡 👋 晨间导读 今天是本年度 AI 圈最重磅的一天之一——NVIDIA GTC 2026 在圣何塞正式开幕，黄仁勋携 Feynman 1.6nm 新架构与 NemoClaw 开源 Agent 平台震撼登台，将 Physical AI 与具身智能推上新高度。与此同时，OpenAI 花 30 亿美元收购 Windsurf 的豪赌意外被微软截胡，暴露出 AI 编程赛道的内部角力；中国具身智能则在两个月内狂揽 200 亿融资，诞生 10 家独角兽。今晨还需警惕：央视315晚会揭开
AI提示词：零基础入门与核心概念 📝 本章学习目标：理解什么是提示词，掌握提示词的核心概念，建立正确的AI对话思维，为后续学习打下坚实基础。 一、什么是提示词？ 1.1 提示词的定义 提示词（Prompt），简单来说，就是你发给AI的指令或问题。它是人类与人工智能沟通的桥梁，是你告诉AI"我想要什么"的方式。 想象一下，你雇佣了一位超级聪明但对你的需求一无所知的助手。这位助手知识渊博、能力强大，但它需要你清晰地告诉它要做什么。提示词就是你给这位助手的工作指令。 💡 核心认知：提示词不是简单的"提问"，而是一种结构化的指令设计。好的提示词能让AI精准理解你的意图，输出高质量的结果；糟糕的提示词则会让AI"答非所问"，浪费你的时间。 1.2 提示词的重要性 为什么提示词如此重要？让我们通过一个对比来说明： ❌ 糟糕的提示词： 帮我写点东西 ✅ 好的提示词： 请帮我写一篇关于&
支持LoRA和QLoRA的LLama-Factory镜像已发布，轻松节省GPU算力成本 在大模型时代，一个现实问题困扰着无数开发者：如何用有限的硬件资源微调动辄数十亿参数的语言模型？全参数微调虽然效果好，但一张A100显卡都未必扛得住。而如今，这个问题正在被彻底改写。 随着LoRA与QLoRA技术的成熟，以及LLama-Factory这类集成化框架的推出，我们已经可以在单张RTX 3090上完成7B甚至13B级别模型的高效微调——这在过去几乎是不可想象的。更重要的是，整个过程不再需要编写复杂的训练脚本，非技术人员也能通过图形界面完成定制化训练。 这一切的背后，是参数高效微调（PEFT）与量化技术的深度融合，也是开源社区对“普惠AI”的一次有力实践。 LoRA：让微调变得轻量而高效 传统微调会更新模型中所有参数，以LLaMA-7B为例，约有67亿个可训练参数，光优化器状态就可能占用超过80GB显存。这种资源消耗对于大多数个人或中小企业来说是难以承受的。 LoRA（Low-Rank Adaptation）的出现改变了这一局面。它的核心思想非常巧妙：冻结原始权重，仅引入少量可训练