baoyu-skills：又一个宝藏Skill，面向内容创作者的技能集，支持图文生成、发布与处理
又挖到一个宝藏开源项目 baoyu-skills（ 它并非通用型工具包，而是聚焦于内容生成、视觉化与多平台发布的一组高内聚技能集合。 项目概览 baoyu-skills 是一组专为 Claude Code 设计的插件技能（Skills），...
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Qwen 3.6-35B-A3B 开源：3B 激活参数，刷新智能体性能标杆
通义千问团队刚刚发布了 Qwen 3.6-35B-A3B，这是一款采用 MoE（混合专家）架构的开源模型。它以 350 亿总参数量、仅 30 亿激活参数的极高效率，在智能体编程和多模态推理领域树立了新的性能标杆。...
拒绝”炼丹”玄学：一文读懂 LoRA、P-Tuning 与全量微调的核心差异
简介： 本文通俗解析大模型微调核心方法：全量微调（效果好但显存昂贵、易遗忘）、LoRA（冻结原权重，低秩矩阵高效适配，适合注入领域知识）、P-Tuning（学习软提示，擅长安排风格与指令）。厘清术语差异，给出实战选型建议与关键参数调优要点，助开发者跨越入门门槛。...
QLoRA（Quantized LoRA）详解
前言 QLoRA[1]的作者Tim Dettmers是一个在模型量化颇有建树的大佬，而且参加了谷歌的BLOOM的工程化建设。模型量化和大模型的PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）有一个共同点是它们都希望模型计算能够更快。...
一文读懂CPU、GPU、TPU、NPU都是什么？
数字时代，人工智能AI和机器学习技术的快速发展，人们的生活和工作模式正在经历一场前所未有的变革，CPU、GPU、TPU、NPU等作为科技领域重要组件，都可看作是机器的大脑，在各自领域发挥着重要作用，各有千秋。...
llama.app的编译安装以及模型蒸馏-Ubuntu+nvidia 3060最终成功篇
操作系统是Ubuntu 22.04.5，搭配Nvidia 8G的显卡，用户是ubuntu，尽量用普通用户操作 先上去看： nvidia-smi root@ollama:~# nvidia-smi Command 'nvidia-smi' not found,...
大模型蒸馏总结篇-unsloth的安装和使用
在 AI 炼丹界有一句至理名言：“数据决定上限，模型只是逼近这个上限。” Unsloth “硬目标”蒸馏步骤 这种方法在工业界极其流行：用顶级大模型（GPT-4 或 Qwen-72B）生成海量高质量语料，然后用 Unsloth 对小模型（Qwen-0....
小模型时代来临~ 如何用ollama跑多个小模型提升并发性能, 用ollama吧
要想发挥OLLAMA的真正实力🎯, 还是要与JBoltAI搭配食用才能发挥其最大价值🤑😂, JBoltAI欢迎亲的随时关注哟🤩😚~ 为什么要在一台机器上同一个小模型跑多个? ollama的大模型最高并发上限是20个, 那么如果我们想进一步提高大模型的并发性能,...
Ollama 多模型并行运行：Qwen、Llama、DeepSeek 配置实战
凌晨三点，我盯着终端里滚动的日志，第十七次切换模型。ollama run deepseek-coder 处理代码，ollama run qwen2.5 翻译文档，ollama run llama3.2 回答通用问题。每次切换都要等上十几秒，显卡风扇呼呼作响，...
一路飙到 3.2 万 Star 的 Claude Code 最佳实践，开源了
最近 GitHub 上有个仓库一路飙到 3.2 万 Star，叫 claude-code-best-practice。 开源地址：https://github....