摘要：Ollama框架在Windows安装时默认存入C盘，可通过知乎文档指引修改存储路径。操作步骤包括：将原路径C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs下的文件迁移至新位置，创建桌面快捷方式。完成后在CMD输入"ollama -v"验证路径修改是否成功。该过程参考了知乎关于Windows系统Ollama本地化部署的教程文档。（98字）

ollama 下载模型的时候经常下到最后只有几十k的速度，在知乎找了个解决方法，能稍微快点。需要自己修改下载模型的名字，比如我下载 的 是 qwen3:8b。打开powershell。

2.配置 Docker 的官方仓库源（可选，有的服务器已经配置好了）4.启动 Docker（打开自启动 + 立即启动服务）1.卸载服务器上旧版的docker。

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修正后 = α × 周围均值 + (1 - α) × 当前值。如果 α=0.6 → 更倾向邻域均值，但保留一部分原始信息 ✨。如果 α=1 → 完全信任邻居（最大去噪，最模糊）：当前像素值（可能是噪声，但可能也包含真实信息），特别是在低光、压缩或传感器噪声较高的场景下。如果某像素超出这个区间，就认为它可能是噪声；被判断为噪声（即远离周围邻域像素太多），，而亮度（Y）更重要，用来体现图像细节。：邻域

smolagents是一个简单而强大的用于构建 AI Agent 的框架。它为大语言模型 (LLM) 提供了与现实世界互动的自主性，例如搜索或生成图像。正如我们在第一单元中学到的，AI Agent 是使用 LLM 根据来生成，从而执行的程序。让我们来探讨一下这在 smolagents 中是如何实现的。

思考行动观察。