关闭VSCode的GitHub Copilot功能
解决方法：
- 卸载VSCode自带的Github Copilot插件，在已安装的插件列表中选择卸载。
打开Setting，搜索github，勾选"Chat:Disable AI Features"选项。
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CANN生态性能加速器：cann-auto-tune 赋能AIGC大模型全链路智能调优
在AIGC大模型全链路开发与规模化产业化落地的进程中，自动调优是衔接模型训练与高效部署的核心枢纽，更是释放昇腾硬件算力、提升模型性能、降低研发成本的关键环节——大模型的性能表现（算力利用率、推理延迟、吞吐量、显存占用）不仅取决于模型架构与训练数据，更依赖于精准、高效的调优策略，从训练参数调优、算子适配调优，到部署配置调优、性能瓶颈自适应调优，每一个调优环节都直接决定模型能否充分发挥昇腾NPU的硬件优势，实现“高性能、低功耗、高适配”的落地效果。当前AIGC大模型自动调优面临多重困境：调优流程繁琐、依赖人工经验，调优精度不足、无法适配硬件特性，调优与生态流程脱节、无法协同联动，多场景多模型调优适配困难，而传统自动调优工具存在生态适配性差、仅支持单一环节调优、无法适配AIGC大模型参数量大、硬件依赖度高、多场景部署的调优需求等痛点，导致调优效率低下、成本高昂，模型性能无法充分释放，甚至因调优不当制约模型规模化落地。依托华为昇腾CANN开源仓库（CANN组织链接：https://atomgit.com/cann）的全链路生态优势，cann-auto-tune（解读仓库链接：https:
详解如何复现LLaMA 4:从零开始利用Python构建
🧠 向所有学习者致敬！ “学习不是装满一桶水，而是点燃一把火。” —— 叶芝 我的博客主页：https://lizheng.blog.ZEEKLOG.net 🌐 欢迎点击加入AI人工智能社区！ 🚀 让我们一起努力，共创AI未来！ 🚀 LLaMA 4 发布以来已经面临了大量的批评，但LLaMA 4 是继 Mistral 之后的一个新进展，展示了基于 MoE（Mixture-of-Experts，混合专家）模型的优势。 在本博客中，我们从零开始构建 LLaMA 4 的 MoE 架构，以了解它是如何实际构建的。 更多LLM图解内容可以查看 详解如何复现DeepSeek R1:从零开始利用Python构建 详解如何从零用 Python复现类似 GPT-4o 的多模态模型 复现BPE 以下是我们在GPU 上训练的 220 万参数的 LLaMA MoE 在一个微小的英语数据集上训练
Whisper 在金融领域的应用：语音指令交易系统
Whisper 在金融领域的应用：语音指令交易系统 关键词：Whisper、自动语音识别（ASR）、金融科技、语音交易、自然语言处理（NLP） 摘要：本文将带您探索OpenAI的语音识别工具Whisper如何在金融领域“大显身手”，重点讲解如何用它搭建一个“语音指令交易系统”。我们会从Whisper的核心原理讲到实际代码开发，用“给小学生讲故事”的方式解释技术细节，最后结合金融场景探讨其价值与未来挑战。无论您是金融从业者还是技术爱好者，都能从中理解AI如何让交易更高效、更智能。 背景介绍 目的和范围 金融交易是一场“与时间赛跑”的游戏：交易员每秒可能错过数百万收益，手动输入指令易出错，移动办公场景（如出差、开车）难以操作手机……这些痛点催生了“语音指令交易”的需求。本文将聚焦OpenAI的Whisper技术，讲解如何用它实现“说句话就能交易”的系统，覆盖技术原理、代码实战和金融场景落地。 预期读者 * 金融科技（FinTech）从业者：想了解AI如何优化交易流程； * 开发者：
21m/s！UZH RPG组T-RO新作AC-MPC：微分MPC赋能强化学习，实现超人级无人机竞速
「MPC+RL」 目录 01 主要方法 1. 整体架构：RL决策 + MPC执行 2. Actor设计：学习代价而非动作 3. Critic设计与模型预测价值扩展 02 实验结果 1.训练效率与极限性能：学得更快，飞得更猛 2.鲁棒性：无惧风扰与参数偏差 3.可解释性：打开 RL 的黑盒 4.真实世界部署：零样本迁移的 21m/s 03 总结 在机器人控制领域，长期存在着模型驱动（MPC）与数据驱动（RL）的路线之争。前者理论完备但依赖人工调参，后者探索力强却受困于黑盒不可解释性。苏黎世大学 RPG 组的这项 T-RO 最新工作，为这一争论提供了一个优雅的融合解。 论文提出的