禁止搬运，转载需标明本文链接
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
不用部署云服务器，不用写代码，下载安装即可使用。WorkBuddy 是腾讯推出的 AI 原生桌面智能体工作台，让"一句话完成复杂办公任务"真正成为现实。 一、WorkBuddy 是什么？ 1.1 一句话定义 WorkBuddy 是腾讯云推出的 AI 原生桌面智能体（Desktop AI Agent）工作台，基于腾讯 CodeBuddy 同源架构构建。它不是一个只会聊天的对话框，而是一个能听懂人话、自主思考、直接操作你电脑上文件的 AI 同事。 你只需用自然语言描述需求，WorkBuddy 就能自动规划、拆解、执行多步骤任务，直接交付可验收的成果——Excel 报表、PPT 演示文稿、调研报告、数据分析图表，应有尽有。 1.2
AI的提示词专栏：Prompt 辅助的实体识别（NER）案例 本文围绕 Prompt 辅助的实体识别（NER）展开，先介绍 NER 的核心定义，即从非结构化文本提取特定意义实体并归类，阐述其在多行业的价值，对比传统 NER 与 Prompt 辅助 NER 的差异。接着提出 Prompt 辅助 NER 需遵循目标明确、约束清晰、示例引导的设计原则。随后通过金融、医疗、法律领域的实战案例，展示 Prompt 设计、预期输出及技巧点。还分析常见问题与解决方案，分享结合领域词典、多轮对话、Logit Bias 参数等进阶技巧，最后给出新手入门、行业应用等实践建议，为相关 NLP 任务提供实体数据支撑。 人工智能专栏介绍 人工智能学习合集专栏是 AI
人工智能：扩散模型（Diffusion Model）原理与图像生成实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标：掌握扩散模型的核心原理、前向扩散与反向扩散过程，以及基于扩散模型的图像生成任务实战流程。 💡 学习重点：理解扩散模型的噪声添加与噪声消除机制，学会使用 PyTorch 搭建 DDPM 模型，完成手写数字图像生成任务。 1.2 扩散模型的核心思想 1.2.1 为什么需要扩散模型 💡 传统的生成模型（如 GAN）存在训练不稳定、模式崩溃等问题。扩散模型作为一种基于概率的生成模型，通过逐步添加噪声和逐步去除噪声的双向过程，实现了更稳定的训练和更高质量的生成效果。 扩散模型的灵感来源于非平衡热力学，它的核心是将复杂的生成问题拆解为多个简单的马尔可夫链步骤。在图像生成、文本生成、语音合成等领域，扩散模型的表现已经超越了传统生成模型。 1.2.2 扩散模型的基本框架 💡 扩散模型包含两个核心过程：前向扩散过程和反向扩散过程。 1. 前向扩散过程：从真实数据出发，
数据来源：Anthropic官方基准、VentureBeat、DigitalApplied、Latent Space等，测评截止日期：2026年2月19日。由于国内无法使用Claude和ChatGPT官网，因此使用镜像站可以使用ChatGPT和Claude。注册入口：AIGCBAR镜像站 春节刚过，AI圈炸了。 短短两周内，Anthropic发布Claude Sonnet 4.6与Opus 4.6、阿里云推出Qwen 3.5、智谱AI上线GLM-5、月之暗面发布Kimi K2.5、字节跳动推出Doubao 2.0……中美顶级AI实验室几乎同步拉开了2026年的"春季大战"。 这篇文章帮你搞清楚：谁最强？谁最划算？国产模型到底追上来了吗？ 一、本次参测阵容 模型厂商发布时间架构参数量Claude Opus 4.6Anthropic（美）2026年2月Dense未公开Claude Sonnet 4.6Anthropic（