Figma-MCP（Minimum Code Principle）强调用最少代码实现设计还原，适合新手快速上手。核心思路是通过分析 Figma 设计稿的结构，提取关键样式和布局属性，转化为简洁的前端代码。使用浏览器开发者工具检查元素，确保样式与 Figma 设计稿一致。在 Figma 中选中目标 UI 组件，检查右侧面板的「Design」选项卡。通过以上步骤，可系统性地将 Figma 设计稿转化为

模型在物理规律模拟方面采用改进的$$ \frac{\partial \mathbf{u}}{\partial t} + \mathbf{u} \cdot \nabla \mathbf{u} = -\frac{1}{\rho} \nabla p + \nu \nabla^2 \mathbf{u} $$流体动力学方程，确保烟雾、液体等特效的真实性。近日，阿里巴巴集团宣布开源其最新研发的通义万相Wan2

作为专业智能创作助手，我将为您详细拆解使用通义千问 AI 生成 PPT 的全流程。整个过程分为三个核心步骤：Prompt 设计、模板选择和排版优化。每个步骤都基于实际应用场景，确保内容真实可靠。我将逐步解释，帮助您高效创建高质量 PPT。注意，通义千问等 AI 工具通过输入提示（Prompt）生成内容，然后需要人工优化，以下流程强调实用性和易操作性。Prompt 设计是 AI 生成 PPT 的关键

对于Mac设备建议选择7B或13B参数量级，过大的模型可能导致内存溢出。使用llama.cpp工具进行4-bit量化处理，将原始FP16模型转换为GGUF格式以降低显存占用。建议将频繁调用的模型部件缓存至RAMdisk，可减少约15%的加载延迟。最终部署时考虑使用量化后的GGML模型配合llama.cpp的BLAS加速。启用Flash Attention可提升20%以上推理速度，需安装flash-

在昇腾 NPU 上，Llama 1B 英文模型在多并发性能上通常优于 3B 中文模型，主要由于模型大小和语言特性：1B 模型计算更轻量，英文序列更短，利于高吞吐量；而 3B 中文模型虽精度更高，但计算负载和序列长度导致并发效率较低。关键影响因素包括参数规模、输入序列长度和硬件并行性。优化建议：优先量化模型、使用批处理，并进行实际测试以验证。如果您有具体环境细节（如NPU型号或请求模式），我可以提供

INT8在昇腾NPU上实现$\times 4.3$性能提升，精度损失控制在$<3%$，是性价比最优解。建议开发时采用分层量化策略，平衡计算效率与语义保持能力。

资源在 Flutter 中通过。

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数学上，全局模型更新可表示为： $$ \theta_{t+1} = \theta_t + \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \Delta \theta_i $$ 其中，$\theta_t$ 是第$t$轮全局模型参数，$N$是客户端数量，$\Delta \theta_i$ 是第$i$个客户端的本地更新（例如梯度）。实证表明，结合差分隐私（$\epsilon \leq 1.0$）和

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