安装WSL后莫名其妙出现：GitHub Copilot Chat Plugin Not Connecting to Network
参考了GitHub：无法连接Issue描述
ctrl+shift+p, 运行F1 > Developer: GitHub Copilot Chat Diagnostics，确信是代理(proxy)的问题
也顺便关闭了其他proxy设置：
原因猜测：本地windows开了代理，被WSL复用本地设置，可是原代理端口和WSL代理端口不一致或者已被占用，或者因为WSL上没有实际运行代理程序，导致WSL系统ping不通代理的IP
过去，开发一款全栈应用需要精通前端、后端、数据库、部署等多项技术，不仅要耗费数月甚至数年时间，还需投入大量资金购买工具和服务器。 而现在，AI编程工具已从IDE中的辅助角色，进化为堪比资深架构师与软件工程师合体的“超级智能体”，同时也让“一人公司”的创业梦想真正成为现实。 荷兰“一人公司”标杆人物Pieter Levels借助AI工具，仅用3小时就完成了多人在线飞行模拟游戏《Fly Pieter》的核心开发，这款画面简洁、玩法直观的网页游戏无须下载即可畅玩，上线9天便通过广告位出租与虚拟商品销售斩获17360美元营收，累计吸引超1.7万名玩家体验，最高同时在线人数达200余人。 马斯克在X平台转发该项目并称赞“AI游戏前景无限”，相关推文阅读量突破1300万，这一案例也成为AI降低开发门槛、赋能个体创业的真实标杆案例。 由此可见，AI与编程的结合不仅是技术领域的一次升级迭代，更实实在在地降低了数字产品的开发门槛。 Part.1 零技术成为全栈开发者，从这本书开始 当你脑海中闪过一个绝妙的产品创意，却因“不会编程”的技术壁垒望而却步；当你看着AI
🔥小龙报：个人主页 🎬作者简介：C++研发，嵌入式，机器人等方向学习者 ❄️个人专栏：《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、个人开发者的大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考 * 1.1 准备工作 * 1.2 构建知识库索引 * 1.3 定制大模型 * 1.4 用户交互界面开发 * 1.5 测试与部署上线 * 1.6 监控结果 * 二、组织/商用级别的大语言模型 (LLM) 产品开发流程参考 * 2.1 准备工作 * 2.2 定制大模型 * 2.3 模型部署与集成 * 2.4
2025年12月31日，当多数人在准备跨年时，阿里通义千问团队突然开源了Qwen-Image-2512这款图像生成模型。它号称要干掉“AI味”，生成的照片比真人拍的还真实。我抱着“真的假的”的心态试用了几天，结论是：它对新手极其友好，且效果突出。 01 模型进化，让AI绘画告别“塑料感”时代 AI绘画一直有个难以摆脱的标签——“AI味”，那种过于完美却不真实的质感，让作品总显得有点“塑料感”。 Qwen-Image-2512针对这一痛点进行了升级更新，让生图效果更细腻、也更真实。 人物肌肤质感方面，新模型能够生成真实毛孔纹理与细微光影变化，发丝根根分明，眼神生动自然。 在自然纹理还原上，无论是风景构图中的水流、树木，还是动物毛发，都呈现出惊人的细腻度。 复杂文字渲染是Qwen-Image系列的强项，而2512版本进一步提升了文字渲染质量与排版准确性，图文混合渲染更加精准。 在AI Arena平台进行的超过1万局模型盲测中，Qwen-Image-2512被评为当前最强开源图像生成模型，甚至在某些方面可与闭源商业模型一较高下。 02 零门槛入门，两种方式快速上手 对于
写在前面：为什么AI发展历史很重要？ 记得刚开始学习AI的时候，我总觉得历史这种东西很枯燥，不如直接学习最新的技术来得实在。但后来我发现，了解AI的发展历程，就像了解一个人的成长经历一样，能帮助我们更好地理解现在的AI是如何走到今天的，也能帮助我们预测未来可能的发展方向。 有一次，我和一位从事AI研究多年的教授聊天，他告诉我："现在的学生总想直接学习深度学习，但如果不了解符号主义AI的兴衰，就无法理解为什么深度学习会成功，也无法预见它可能面临的挑战。"这句话让我深受启发。 所以，在这篇文章中，我想和大家一起回顾一下AI的发展历程，不是为了考试背诵那些枯燥的年代和事件，而是为了让我们能够站在历史的高度，更好地理解现在的AI技术，以及它在我们生活中的应用。 人工智能的诞生：一个充满想象力的开始 说起AI的诞生，我们不得不提到1956年的达特茅斯会议。这次会议被公认为人工智能学科的诞生标志。 想象一下那个场景：一群来自不同领域的顶尖科学家，包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等，聚集在一起，讨论着一个看似疯狂的问题："机器能思考吗？"他们相信，只要给机器输入足够多的规则