It is not necessary to choose between security and convenience when it comes to SSH keys on a Mac. By using a passphrase-protected key and enabling Keychain integration, everyone can have the best of

Temperature、Top-K、Top-P 和 MaxOutputTokens 这几个参数，就像 LLM 的“控制面板”，我们可以通过调整它们来影响模型的生成行为。控制随机性和创造性。Top-K 和 Top-P筛选候选词，影响多样性和相关性。控制文本长度。掌握这些参数的含义和用法，就如同掌握了驯服 LLM 的魔法。通过精细的参数调优，我们可以让 LLM 生成更符合我们需求的文本，让 AI 更好

LLM驱动开发不仅仅是一阵技术风潮，它是一场深刻的范式革命。它将开发者从重复和繁琐的任务中解放出来，让我们能将精力聚焦于创新、架构设计和解决真正复杂的问题上。未来，软件工程将不再仅仅是人与计算机的交互，更是人、AI与计算机三者之间的协同舞蹈。

Firebase Studio 利用AI 接口（如 App Prototyping agent）抽象了不同技术栈和平台的复杂性。开发者无需精通各框架细节，通过自然语言、图像、甚至绘图工具等多模态提示 (multimodal prompts)即可快速创建应用原型。这种抽象显著降低了技术门槛，赋能更多人参与软件开发。

尽管SWE-bench上的“Full”（完整环境）或“Multimodal”（多模态）等类别指向了功能强大、工具丰富的AI智能体的未来，但“Bash Only”类别的重要性依然不可动摇。它的流行并非因为任务简单，而是源于评估的清晰与纯粹。

与AI的沟通是一门艺术，更是一门技术。通过**角色、任务、背景、格式、参考**这五个步骤，我们可以将模糊的想法转化为精确的指令。

别担心，这里将介绍如何利用 Unsloth 库，在资源有限的条件下（例如 Google Colab 的免费 Tesla T4 GPU），高效微调 Llama 3 的较小版本（1B 和 3B 参数），让它们也能胜任对话任务。通过 Unsloth 的加速和 LoRA 轻量级微调技术，即使在资源有限的情况下，也能高效训练出个性化的对话 AI。这就好比，我们学习英语不需要同时学习驾驶，只需要做学习英语相关

Calls/sec(吞吐量)回答了“我的系统承载了多少工作量？”。Avg Latency(延迟)回答了“我的系统完成单件工作的速度有多快？”

Codebase Indexing标志着软件开发从“信息时代”向“智能时代”的又一次重要迈进。它通过AI技术将代码库从一个静态的文本集合，转变成了一个动态的、可对话的知识库。

NVIDIA DGX系列是一套完整的AI超级计算机解决方案，旨在为深度学习、机器学习和大数据分析提供无与伦比的计算能力。从最初的DGX-1到最新的DGX A100，每一代DGX系统都在性能上有了质的飞跃。DGX系统集成了多个NVIDIA GPU，搭配专为AI优化的软件和工具，能够处理极其复杂的AI模型和数据集，大大加速AI项目的研究和开发进程。我们身处一个AI技术快速发展的时代，NVIDIA DG