LangChain（87.4k 颗星）AutoGen（27.4k 颗星）ChatDev（24.1k 颗星）SuperAGI（14.8k 星）AutoGPT（163k 颗星）dify（34.1.7k 颗星）BabyAGI（19.5k 星）FastGPT（14.6k 星）Bisheng（7.8k 星）MetaGPT（41k 星）CrewAI（16k 颗星）XAgent（7.8k 星）CAMEL（4.7

• Supabase 依赖关系：Supabase CLI 在本地启动时会调用 Docker 创建多个容器（如数据库、存储服务），需完整的 Docker 控制权限。• 开发环境隔离：使用 Docker Compose 或 NVM 管理本地环境，避免全局依赖冲突。• Docker 权限模型：Docker 默认通过 Unix 套接字通信，非。• 风险提示：此操作会降低安全性，仅建议临时测试使用。• 权限

https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools#

前几天一直在研究Openmanus，对比而言，Openmanus更像一个只有基础框架的完备度小于10%的产品，Manus在同样的任务上，超出预期，完美的完成任务；

自注意力机制中的分别是和的缩写。它们是理解Transformer模型及其衍生大语言模型（如GPT、BERT等）如何工作的核心概念。为了帮助您快速建立整体认知，下表清晰地展示了它们的分工与合作。

LoRA/QLoRA 正与动态秩调整（DyLoRA）、视觉Transformer适配（ViT-LoRA）等结合，进一步推动高效微调发展。

为了帮助您全面了解当前主流大模型生态，我整理了下面这份详尽的对比分析表。它涵盖了开源与闭源、国内与国外的代表性模型，并从核心原理到实战调参等多个维度进行了梳理。

简单来说，您的理解是。大模型的预训练、SFT（监督微调）、蒸馏以及LoRA微调，其根本的确实都是基于“下一个词的预测”，但它们在上存在关键差异。下面的表格可以帮您快速把握这几种技术的联系与区别。

这样既保证了训练效率，又保证了训练稳定性！

1、本地启动，H100上，速度非常快；4、秦始皇等历史问题能正常回答；2、能进行简单的对话；