"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"],}这是 VS Code 的远程开发配置项，用于控制扩展在远程环境（如 SSH、容器、WSL）中的运行位置。可选值：
“ui”：扩展在本地客户端运行
“workspace”：扩展在远程服务器运行
这两个扩展始终在 本地客户端运行，即使你连接了远程开发环境。
基于检索增强的漫画/图片序列上色任务。 intro 现有问题：不是把一张黑白图随便上色，而是要在同一角色跨多张分镜/多帧时，尽量保持发色、衣服配色等“身份颜色（ID color）”一致，而且还要让操作流程“像工具”一样好用：不需要为每个角色单独 finetune，也不强行抽取显式的 ID embedding。论文把整个方案拆成三个阶段：RAP（检索增强）、ICP（in-context 扩散上色）、GSRP（引导式超分复原）。 任务设定：Reference-based Image Sequence Colorization * 输入：一张待上色的黑白图（来自漫画/分镜序列中的某一帧）+ 一个“参考图池”（同章节或同序列里若干张已经有颜色的图）。 * 输出：一张彩色结果，要求在序列层面尽量保持角色/物体的颜色身份一致（例如同一角色的头发颜色在多帧一致）。 * 关键难点：参考池里信息多、分镜构图变化大、同角色会变形/
文章目录 * 背景：Memory不生效的问题 * OpenClaw的Memory配置 * Ubuntu24.04安装CUDA和cuDNN * 编译llama.cpp * 验证方案1： * 验证方案2：下载并运行Llama-2 7B模型 * 安装node-llama-cpp * 验证Memory * sqlite-vec unavailable * 踩过的坑 * 安装node-llama-cpp的一些提示 * 安装node-llama-cpp的前置条件 * Using `node-llama-cpp` With Vulkan 承接上文：Windows11基于WSL2首次运行Openclaw，并对接飞书应用，我已经在电脑上安装了OpenClaw，接下来解决Memory问题。走了很多弯路，下面主要讲我总结的正确的安装过程。 总结来说：针对Memory不生效的问题，又不想用OpenAI或Gemini，或者只想单纯的节省token，可以按照如下的方式，设置为local模式： * 修改openclaw.json配置 * 安装CUDA和cu
摘要（Abstract） 翻译 推荐系统在我们的日常生活中变得越来越重要，有助于缓解各类面向用户的在线服务中的信息过载问题。大语言模型（LLMs）的出现取得了显著成就，展现出其推动下一代推荐系统发展的潜力。尽管取得了这些进展，基于大语言模型的推荐系统仍面临源于其模型架构的固有局限性，尤其是幻觉问题（生成虚假信息）以及缺乏最新知识和领域特定知识的问题。近年来，检索增强生成（RAG）技术受到了广泛关注，它通过利用外部知识源来增强大语言模型的理解和生成能力，从而解决这些局限性。然而，传统的 RAG 方法往往会引入噪声，并且忽略了知识中的结构化关系，这限制了它们在基于大语言模型推荐系统中的效果。为了解决这些问题，我们提出从知识图谱中检索高质量、最新的结构化信息，以增强推荐效果。具体而言，我们设计了一个检索增强框架，名为 K-RagRec，该框架通过整合外部知识图谱的结构化信息，助力推荐生成过程。我们进行了大量实验，验证了所提方法的有效性。 讲解 * 摘要就是论文的 “浓缩版故事”，核心逻辑： 1. 背景：推荐系统很重要，大语言模型能做推荐，但有两个大问题 ——“瞎编（幻觉）”
🚀 前言：SD3.5 虽好，显存却成了拦路虎？ Stability AI 发布的 Stable Diffusion 3.5 (SD3.5) 系列模型，特别是 SD3.5 Large (8B 参数)，在图像质量、提示词依从性（Prompt Adherence）和文字生成能力上都达到了开源模型的顶峰。然而，随之而来的是巨大的显存开销。 在传统的 BF16/FP16 精度下，运行 SD3.5 Large 加上庞大的 T5 文本编码器，往往需要 24GB 甚至更高的显存，这让持有 8GB/12GB 显存的广大开发者望洋兴叹。 破局者出现了：FP8（8位浮点）量化。