云端调用 GPT-4 / Claude 当然爽，但现实里很多场景必须端侧🔒隐私敏感：智能家居、医疗/工业数据不能出本地🌐断网可用：野外设备、车载、工业现场💰成本敏感：百万级设备调 API 比部署贵几个数量级⚡延迟可控：本地推理省去网络往返而 Function Calling（FC）是 LLM 落地应用层最关键的能力——没有 FC，LLM 就只是个聊天玩具。这次实验我做了一件事：用 1080

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"养龙虾"热潮不是单一因素造成的，而是合规环境、成本结构、生态适配、社区文化、政策支持五重因素叠加的结果。合规差异是最根本的结构性原因成本优势（电价+Token）是最直接的经济驱动因素——中国居民电价仅 $0.077/kWh，为美国的 43%、德国的 19%中文生态是降低门槛的关键因素随着 2026 年国内云厂商涨价、欧盟 AI 法案生效，这一格局可能会发生变化。值得持续观察。

人类第一次拥有了"读取"和"调节"AI 内部状态的能力。这就像给 AI 装上了"仪表盘"和"调节阀"——既能监控健康状态，又能优化行为表现。企业级 AI 安全监控服务智能客服情绪优化 SDKAI 开发者调试工具Anthropic 的研究打开了一个新世界。在这个世界里，AI 不再是冷冰冰的代码，而是一个有着"171 种情绪空间"的复杂系统。1.这 5 个创业方向，你最想尝试哪一个？2.如果现在就开始

引言过去2年，我一直积极专注于深度学习领域。我对深度学习的兴趣始于2015年初，那个时候Google刚刚开源Tensorflow。我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程，当时的感觉是深度学习并不简单。部分原因是因为深度学习的框架很新，也需要更好的硬件支持和耐心来摸索。 时间快进到2017年，我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时。并且由于软件（易用性，例如Ker

注意：在本机终端进行…1. 从本地拷贝文件到远程主机[python] view plain copy scp -i 0112.pem rootkey.csv ec2-user@ec2-52-91-206-97.compute-1.amazonaws.com:/home/ec2-user/test  -i    identity_file 从指定文件中读取传输时使用的密钥文件，此参数直接传递给ssh

树莓派是为学习计算机编程教育而设计，只有信用卡大小的微型电脑，最早的系统基于Linux，随着Win10 IOT的发布，现在树莓派也可以运行Windows。树莓派虽然只有信用卡大小，但是内心却非常的强大，视频，音频等功能都是有的，现在树莓派3版本有1G内存，1.2GHZ频率，拥有操作系统的树莓派预留了40个可以驱动各种传感器和驱动器的 I/O 接口，所以我们使用树莓派作为机器人的控制器，将控

译者注：在阅读这篇文章之前可能会遇到的一些名词，这里是解释(我自己也查了相当多的资料，为了翻译地尽可能的简单易懂一些)Metal：Metal 是苹果在 iOS 8 之后 提供的一种低层次的渲染应用程序编程接口，提供了软件所需的最低层，保证软件可以运行在不同的图像芯片上。（和 OpenGL ES 是并列关系）分类器：该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应

此文翻译自Core ML and Vision: Machine Learning in iOS 11 Tutorial注意：此教程需要 Xcode 9 Beta1 或更新的版本、Swift 4 以及 iOS 11.机器学习正在肆虐横行。很多人都听说过，但很少有人知道这是什么。这篇《iOS 机器学习教程》会为你介绍 Core ML 和 Vision，iOS 11 中推出的

最近圈子里都在玩那个同事.skill，说实话思路挺秀。把旁边那个写烂代码的哥们的聊天记录扒下来跑个模型，就能复刻一个赛博打工人。但你仔细想想这事儿有多荒谬，咱们身边这帮人，大概率投资干不过芒格，讲道理说不过费曼。既然底层技术已经能把一个活人的行为逻辑提炼成代码了，咱们为啥还要在一个巨大的草台班子里互相蒸馏？说白了就是格局太小。真正的大佬早就把自己的语料库全网开源了。马斯克的法庭证词，Naval的几