"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。
开箱即用！Whisper语音识别镜像快速体验指南 1. 引言：多语言语音识别的工程化落地 在人工智能驱动的语音交互场景中，自动语音识别（ASR）技术正从实验室走向实际应用。OpenAI发布的Whisper系列模型，凭借其强大的多语言支持和零样本学习能力，已成为语音转录领域的标杆方案。然而，从模型下载、环境配置到服务部署，完整的工程化流程往往耗时且复杂。 本文将围绕一款预构建的Docker镜像——Whisper语音识别-多语言-large-v3语音识别模型 二次开发构建by113小贝，详细介绍如何实现“开箱即用”的语音识别服务部署与快速验证。该镜像已集成GPU加速、Web界面及99种语言自动检测功能，极大简化了部署路径。 💡 阅读本文你将掌握： * Whisper-large-v3镜像的核心特性与技术栈 * 快速启动Web服务的完整操作流程 * 关键功能的实际使用方法 * 常见问题排查与性能调优建议 * 如何基于现有服务进行二次开发 2. 镜像核心特性与技术架构 2.1 模型能力概览 本镜像基于 OpenAI Whisper large-v3 模型构建，具
前言 本文最开始属于此文《视频生成Sora的全面解析：从AI绘画、ViT到ViViT、TECO、DiT、VDT、NaViT等》 但考虑到DiT除了广泛应用于视频生成领域中，在机器人动作预测也被运用的越来越多，加之DiT确实是一个比较大的创新，影响力大，故独立成本文 第一部分 Diffusion Transformer(DiT)：将扩散过程中的U-Net 换成ViT 1.1 什么是DiT 1.1.1 DiT：在VAE框架之下扩散去噪中的卷积架构换成Transformer架构 在ViT之前，图像领域基本是CNN的天下，包括扩散过程中的噪声估计器所用的U-net也是卷积架构，但随着ViT的横空出世，人们自然而然开始考虑这个噪声估计器可否用Transformer架构来代替 2022年12月，William Peebles(当时在UC Berkeley，Peebles在𝕏上用昵称Bill，在Linkedin上及论文署名时用大名William)、Saining Xie(当时在纽约大学)的两人通过论文《Scalable Diffusion Models with Trans
本教程提供从 0 到 1 的详细步骤，在安卓手机上通过 Termux 运行 Ubuntu，部署本地 Llama 大模型，并集成 OpenClaw 进行 AI 交互，全程无需 Root。建议手机配置：≥4GB 内存，≥64GB 存储，Android 7+。 一、准备工作 1.1 安装 Termux 1. 从F-Droid或GitHub下载最新版 Termux（避免应用商店旧版本） 2. 安装并打开，首次启动会自动配置基础环境 1.2 手机设置优化 1. 开启开发者选项（设置→关于手机→连续点击版本号 7 次） 2.
目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222 服务器下载速度非常的慢。 比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载： // 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！