本快速入门指南详细介绍了如何从源代码克隆 Cherry Studio 项目，配置必要的开发环境（包括特定版本的 Node.js 和 Yarn），安装依赖项，并在本地以开发模式启动应用程序。本指南不涉及预构建应用程序的安装或高级功能的使用。此命令会读取项目根目录下的 yarn.lock 文件，并使用上一步配置好的 Yarn 版本下载并安装所有必需的项目依赖项。完成本指南后，用户将能够在本地成功运行

GPT-4o的图像生成功能正在彻底改变创意表达的方式，它不仅支持生成高质量的图片，还能根据用户的需求灵活调整风格、细节和主题。通过中文指令，用户可以轻松生成各种风格的图片，包括卡通风格、写实风格、科幻风格等，满足从个人创作到商业应用的多样化需求。GPT-4o对中文指令的支持非常友好，只需清晰描述你的需求，就能生成符合预期的卡通风格图片。在指令中明确指出“卡通风格”，并进一步细化，比如“吉卜力风格”

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本文介绍了一个快速搭建本地问答Demo的方案，采用Ollama管理本地模型+Open WebUI构建可视化界面。核心步骤包括：安装Ollama并下载7B-8B中文模型，配置WebUI前端，通过内置知识库或简化RAG实现文档问答功能。建议优化prompt结构化、控制知识库规模（200-500片段）并启用缓存。注意事项包括内网访问安全限制和明确单机性能边界。该方案适合作为内部评审原型，后续可基于评估结

AI工程落地需先明确赛道（如RAG、Agent等），再选择适配组件组合。aicode提供赛道导航与首选清单，帮助快速定位解决方案。使用时需：1）按业务目标选择赛道；2）查阅该赛道下的主打组件；3）参考预设组合方案快速实施；4）对照常见问题清单查漏补缺。典型误区包括过度关注模型而忽视问题本质、组件版本不匹配、缺乏评测闭环等。示例：企业知识库RAG可采用TEI+Milvus+vLLM+LangChai

AI开源项目井喷式增长导致信息过载，aicode开源清单应运而生。它系统梳理了LLM推理、RAG、Agent等主流赛道，精选成熟度高、易落地的项目，提供典型组合方案（如vLLM+TEI+Milvus的RAG方案）。该清单既帮助初学者快速建立认知地图，又为技术团队提供PoC参考路径，支持持续共建更新。通过赛道化索引和工程视角筛选，有效降低学习门槛和试错成本，助力开发者高效选型与实践。

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摘要：智谱AI推出开源大模型GLM-4.5-Air，采用稀疏MoE结构（106B总参数/12B激活参数），支持128K上下文和双模式推理（思考/即时模式），在Hugging Face和GitCode以MIT协议开源。该模型在4×A100/2×H100配置上可流畅运行，适用于长文档处理、代码生成、智能客服等场景，并支持函数调用API和本地化部署。其低显存需求（相当于70B稠密模型）和开源特性，为企业

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