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省流：修改"C:\Users\你的用户名称\.vscode\extensions\github.copilot-chat-0.35.0\package.json"中的"when": "productQualityType != 'stable'"为"when": "productQualityType == 'stable'"，即可在copilot添加支持openAI的第三方接口
我在寻找怎么让copilot接入第三方接口的时候，通过别人的贴子（长期有效）接入第三方 OpenAI 兼容模型到 GitHub Copilot-ZEEKLOG博客发现了官方的讨论Add custom OpenAI endpoint configuration (Base URL & Model Parameter) of copilot chat settings · Issue #7518 · microsoft/vscode-copilot-release在这里我找到了创意总监的方法
本文将介绍如何利用国内AIGC工具生成2D游戏开发所需的各种素材，从UI到动画，一站式解决你的游戏美术需求。 为什么选择AIGC生成游戏素材？ 传统游戏美术制作需要投入大量时间和资金，而AIGC工具的出现彻底改变了这一局面。它让独立开发者和小团队也能获得高质量美术资源，大幅降低开发门槛和成本。 国内主流AIGC工具推荐 1. 腾讯混元游戏视觉生成平台（腾讯）：专为游戏行业打造的工业级AIGC生产引擎，支持文生图、图生图、透明通道图生成，并能根据单张原画智能生成角色多视图及360°展示视频，大幅提升游戏美术资产制作效率 2. Holopix AI（广州市光绘科技有限公司）：针对游戏开发者优化的AI生图工具，支持线稿生成、局部重绘、相似图裂变（统一角色风格）、线稿提取及4K高清输出，生成的素材可直接用于Unity/UE引擎。 3. 即梦AI（字节跳动火山引擎/剪映旗下）：支持文生图、视频及动态内容生成，内置游戏场景模板（如RPG城镇、MOBA野区），擅长国风场景和2D剧情插画，每日提供免费积分。 4. 可灵AI（快手）：核心能力为静态图转动态视频，擅长角色技能演示、场景
Llama-Factory 是否支持增量训练？从检查点恢复的完整实践解析 在大模型微调日益普及的今天，一个看似简单却极为关键的问题浮出水面：训练到一半断了，还能不能接着练？ 这不仅是实验室里的学术问题，更是生产环境中的生死命题。一次意外重启、一次资源调度中断，可能意味着几十小时的GPU算力付诸东流。尤其是在中小团队缺乏高可用训练集群的情况下，能否“续上”之前的进度，直接决定了项目是否可行。 幸运的是，Llama-Factory 给出了肯定的答案——它不仅支持增量训练，而且实现得相当成熟。通过加载检查点（checkpoint），你可以像打开未保存的文档一样，无缝恢复训练状态。但这背后究竟如何运作？实际使用中又有哪些坑需要避开？我们来深入拆解。 增量训练的本质：不只是“加载权重”那么简单 很多人误以为“继续训练”就是把模型权重读回来再跑几个epoch。但真实的训练状态远比这复杂得多。 想象一下你在跑步机上跑了5公里，突然停电。恢复供电后，机器如果只记得你跑了5公里，却不记得你的心率、配速和当前速度，那重新开始时只能从零加速——这不是“继续”，而是“重来”。 同理，在深度学习
Mac Mini M4 配备了苹果自家研发的 M1/M2/M4 芯片，具有强大的处理能力，能够支持本地跑一些大模型，尤其是在使用如 Ollama、Llama、ComfyUI 和 Stable Diffusion 这类 AI 相关工具时，性能表现非常好。本教程将指导你如何在 Mac Mini M4 上本地部署并运行这些大模型，涵盖从环境搭建到使用的全流程。 一、准备工作 1. 确保系统更新 确保你的 macOS 版本已更新到最新的版本（例如 macOS 13.0 以上），这将确保兼容性和性能。 安装 Homebrew（macOS 包管理工具） Homebrew 是 macOS 上非常流行的包管理工具，它帮助你方便地安装各种软件。在终端中输入以下命令来安装
基于Whisper-large-v3的多语言翻译系统开发 想象一下这样的场景：一场国际线上会议正在进行，参会者来自世界各地，说着不同的语言。一位德国同事用德语发言，一位日本伙伴用日语提问，而你作为会议组织者，需要实时理解所有人的发言，并确保沟通顺畅。传统做法是雇佣多名翻译，成本高昂且响应延迟。现在，有了基于Whisper-large-v3构建的多语言翻译系统，这一切都可以自动化完成，而且成本只是传统方案的零头。 本文将带你一步步构建这样一个系统，从语音识别到文本翻译，形成一个完整的流水线。无论你是想为跨国团队开发内部工具，还是想为内容平台添加多语言字幕功能，这套方案都能为你提供一个坚实的起点。 1. 为什么选择Whisper-large-v3？ 在开始动手之前，我们先聊聊为什么Whisper-large-v3是构建多语言翻译系统的理想选择。 Whisper-large-v3是OpenAI开源的语音识别模型，它最大的特点就是“多语言”和“高精度”。这个模型在超过100万小时的音频数据上训练过，支持99种语言的识别，包括英语、中文、法语、德语、日语、韩语等主流语言，甚至还能识别