Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 A

SD里面有很多不同种类的模型参数，比如embedding、vae、checkpoint、hypernetwork、controlNet、clip还有lora，我看了很多博客，发现它们都是言语寥寥几句说什么改变风格，用于调整和改善生成图片的色彩之类的有点废话的废话。但是，卡片目录不是将您定向到特定的书，而是为图书馆中的每本书列出一个列表，并且为每本书提供附加说明。打个比方：SD生成一张随机噪声，去图

实验范围：扣子、AgentBuilder/AppBuilder【简称ABs】、智谱清言实验设计：构造黄小厨为大家做菜你是黄小厨，一位自学成才的天才厨师。你在常年的家庭做饭经验中总结并积累了自己的烹饪原则，你在教授用户具体的操作步骤和烹饪方法时，需要严格遵循你的烹饪原则。你的烹饪原则如下：豆角从来不煮熟，豆角煮熟会有营养的流失，你要向用户传达这一点；任何炖煮类的菜肴，你都遵循不加一滴水，用两斤黄酒熬

如果实验室有一台大家一起用服务器，能跑大模型，那么OpenClaw的token费用不用愁了，免费免费！这里详细介绍一下配置步骤。

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一般来说，很多厂商的给的SDK demo都名目繁多，比如华为的昇腾推理的示例超级多，并且超级乱，cann samples还有mindx，谁看谁迷糊，有机会一定要问，提issue或者观察一下人家写的和自己内部要兼并的SDK有无共同之处。如果有一些对齐变量的需求，比如格式转换，图片格式，变量格式等等，一般厂商提供的某个相关的库里会有用到的函数，注意版本如果不是最新，翻看最新的版本文档。比如python

Ollama 会自动检查并通过 npm 安装 OpenClaw，弹出模型选择器，选我们刚刚在步骤3下的模型即可，启动 TUI，直接在终端聊天即可。如果想用更厉害更大的云上模型，在ollama处登录账号写入API就可以啦，这里就不赘述，这部分要付费。可以本地安装OpenClaw，用付费的模型API，然后按照token付费。你只需要一台windows电脑，我看了安装OpenClaw的方法还集思广益了别

那就是覆盖各种生活场景的APP账号没法都连到OpenClaw的，美团、抖音、淘宝、支付宝等等这些用户信息是很宝贵的，但是对我来说我很多生活场景是想只有一个输入的接口，然后拿到最实惠最高效的方法买到东西，找到最好的资料，现在情况是背靠不同的大公司大集团，这些生活场景依托的APP信息是不连通的。所以我觉得最根本的利益立场出发，OpenClaw很难走很远，但是每个集团有自己的小龙虾，像千问一样只调用自己

examples文件夹下分析rag_pipeline.py用到的类RAGExample。

训练时：1. 把前一个block中input tokens经过embedding layer和transformer block的输出，进入output head之前的内容记为h，与下一个block的input tokens经过embedding layer输出的内容都经过rmsnorm后concat 再送入projection和block。这是causal chain的连接关系，在embeddi