ai 29 六月 2026 用AI感觉迷茫了，问了几个问题后更迷茫了 一、在普遍使用ai完成开发的情况下，我还有什么优势可以挖掘 这是一个非常好的问题，也是当下很多开发者都在思考的。AI确实在快速"商品化"编码能力，但这也意味着开发者的价值正在发生一次深刻的迁移——从"写代码"转向更高维度的能力。以下是你可以重点挖掘的几个方向： 🎯 问题定义与需求翻译能力 AI擅长解答明确的问题，但极度缺乏在混沌现实中"提出正确问题"的能力。当产品经理说"我要一个智能推荐系统"时，真正有价值的是你能追问：推荐的商业目标是什么？数据源在哪？冷启动怎么办？
ai 30 四月 2023 继续折腾下 llama.cpp + Chinese-LLaMA-Alpaca 五一有点空，继续折腾下 llama.cpp。 本来应该优先折腾这个的，毕竟更出名，不过同事折腾过 gpt4all，也是 llama，但似乎中文支持不怎么样的，觉得不行就没看。顺便网上找找，看看融合 Chinese-LLaMA-Alpaca 的中文怎么样 操作环境：Windows 11 Python 3.10 下载并生成 llama.cpp
ai 23 四月 2023 顺便折腾下 Stable Diffusion 既然玩了 ai 聊天的东西，顺便折腾下画画的东西。搜了下，发现了 Stable Diffusion。 操作环境：Windows 11 Python 3.10 下载代码 在适当的地方，新建文件夹，准备获取代码。不带其他任何模型的默认版本大概 7G。模型也是 GB 级别，所以空间可以适当留大一点。另外，
ai 22 四月 2023 折腾 ChatGLM-MNN ChatGLM 本地挺慢的，在它的 readme 中找到一个 cpp 实现的，试试 操作环境：windows 11 python 3.10 经折腾发现，比 python 的还慢。 编译 mnn git clone https://github.com/
chatglm 18 四月 2023 ChatGLM-6B 本地部署下玩玩 同事在玩 gpt4all，不过对中文不怎么支持。回来搜了下，发现国内清华出的 ChatGLM-6B 对中文支持不错。本地部署下，用纯 cpu 玩玩。 操作环境：windows 11 python 3.10 没有多余精力研究，就当感受感受高科技吧 可用量化模型 ChatGLM-6B-INT4 ChatGLM-6B-INT4 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。
