继上一篇Llama-2-7B测试后，本文升级到Llama-3.1-8B进行性能对比。实测数据：吞吐量从16.6提升到17.32 tokens/s（+4.3%），显存从13.61GB增至16.06GB（+18%）。同时尝试了更专业的huggingface-cli下载方式（vs Python代码），支持断点续传更稳定。详细记录5个踩坑过程：gated模型访问、线程资源限制、NPU算子兼容性等。继续使用

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Rust实战：200行代码写一个命令行TODO工具

Seedream 4.0震撼测评：AI图像创作进入4K时代 字节跳动推出的Seedream 4.0在AI图像生成领域实现重大突破，登顶权威榜单双赛道。其核心优势包括： 4K超清画质，细节表现力极强； 多模态输入，支持图文混合创作； 主体一致性，解决角色变形问题； 秒级生成，推理速度提升10倍； 一站式编辑，从生成到优化无缝衔接。用户已用它创作绘本、手办、商业大片等，成本低至0.2元/张。体验地址：

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用 TRAE AI 助手2小时开发了一个 MySQL MCP 工具，让非技术人员也能用自然语言查数据库、导出 Excel。工具支持智能查询、安全防护（只读模式）、零门槛使用。文章详细记录了从需求到测试的完整开发流程，以及对 AI 辅助开发的深度思考，适合所有对 AI+MCP 感兴趣的读者。

本文记录了在昇腾NPU上部署Llama-2-7B大模型的完整过程。作者选择昇腾910B芯片进行测试，主要基于其自主可控、生态完善和免费试用资源等优势。通过GitCode平台申请云上NPU资源，配置了包含PyTorch 2.1和CANN 8.0的开发环境。在部署过程中，作者分享了多个实用技巧，如必须显式导入torch_npu才能使用NPU功能、模型迁移的正确写法等。最终成功加载7B模型（FP16精度

本文介绍了基于Rokid CXR-M SDK开发AR眼镜实时翻译应用的过程。针对YouTube英文技术视频字幕翻译不准确且影响观看体验的问题，作者利用Rokid AR眼镜的显示框架，结合腾讯云语音识别和翻译API，实现了语音到文字的实时转换与显示。

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本文探讨AI时代下编程学习方式的变革。Python因其表达清晰成为AI协作的最佳工具，编程核心已从"会写代码"转向"会用AI解决问题"。推荐书籍《AIGC高效编程》采用"知识导入+AI辅助优化"的创新学习结构，包含20个实用项目，覆盖数据分析、自动化办公等应用场景。