skywalk8163的专栏

用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务，进行预测并输出准确率。这个准确率低于50%,反而可能证明程序是对的。

目前较好的AI开源PPT工具包括： Ai-to-pptx（GitHub开源）：基于DeepSeek大模型，支持模板选择和导出PPTX，需本地部署前后端 PPTAgent（中科院开源）：支持从PDF/PPTX生成演示，需Python环境，部署较复杂 Slidev：开发者友好的开源工具，但需手动编写内容，非AI自动生成 商业方案如文心PPT有生成限制，文多多AI需积分付费。开源方案中Ai-to-pptx相对易用，适合技术用户；PPTGent功能更强但部署门槛较高。建议根据技术能力选择，普通用户可先试用在线Dem

毕业季AI特训营：AI从入门到实践的2天冲刺计划。这是针对未接触AI的年轻人的最简洁高效的AI学习与实践的课程，总共6节，最快可以压缩到一天，在6小时内学完。时间比较充足的情况下，2天12学时学习效果更佳。这是在有老师当面授课的情况下的推荐学时。如果是自学的话，看每个人的基础和学习能力，总时长将相应的拉长，个人认为可以制定两个星期的学习计划。

本文对比了豆包、跃问和文心4.5三款AI在股票预测任务中的表现。测试要求使用akshare库获取股票数据并预处理为TabPFN模型可处理的格式，构建未来3天股价涨跌预测任务。豆包表现最主动，仅凭简单提示就完成了数据获取、预处理和模型预测全流程，但代码需2-3次修改才能运行；跃问在数据处理环节出错后放弃；文心4.5表现最好，但出现了准确率100%的过拟合结果。测试还发现TabPFNClassifier参数设置的问题。整体来看，当前AI能力较两年前显著提升，其中文心4.5水平最高，豆包主动性最强但精度一般，跃问

CherryStudio小程序集成多家AI大模型服务，部分支持免登录访问。免登优势包括：1）省时高效，直接提问无需注册；2）保护隐私，避免用户画像风险；3）降低成本，无需token费用和账号维护；4）可同时调用3个模型择优使用。提供豆包、Kimi等免登模型对应不同任务类型，如知识检索、长文档分析等。存在功能深度和并发限制，可通过任务拆解和请求队列应对。结合Auto-Coder的human_as_model模式，用户可手动通过WEB版AI完成自动编程流程（150字）

世界首个免费无限制 分布式 AI 算力平台 https://qwq.aigpu.cn/

梁山好汉聚义后，挖出石碣碑文排定108将座次，分36天罡星和72地煞星。宋江为寨主，卢俊义为副，吴用任军师，设忠义堂明确各人职责。卢俊义夜梦众人归顺朝廷后被斩，惊出一身冷汗。至此，基于金圣叹70回本的水浒故事告一段落，展现了梁山好汉从聚义到鼎盛的过程。 Auto-Coder部分摘要（约120字）： Auto-Coder是基于LLM的终端AI编程助手，支持代码补全、解释和重构。需通过conda或pip安装，支持自定义AI模型接入。使用时需初始化项目并配置模型API密

以前曾经在FreeBSD13下面安装成功Miniconda，现在准备在FreeBSD14.2下安装MiniConda python3.12 ,以便安装运行Auto-Coder。

这是 Hugging Face 提供的一系列高效、轻量级的 AI 模型。其目标是创建功能强大而紧凑的文本和视觉模型，这些模型可以在端设备上有效运行，同时保持强大的性能。只有135m大小，用来做实验太合适了！想着以后用它作为测试分布式的模型。

Repomix 是一个强大的工具，可以将你的整个仓库打包成一个单一的、对 AI 友好的文件。当你需要将你的代码库输入到大型语言模型 (LLM) 或其他 AI 工具（如 Claude、ChatGPT 和 Gemini）时，它非常完美。说通俗点就是：Repomix 可以把整个代码库的内容输入给 AI 然后提出需求如编写文档、修复代码问题、新增功能、编写测试用例等。这样 Agent 可以在我们睡觉的时候自动检查所有的代码库，给出修复建议、丰富文档、编写测试用例。

【摘要】大模型智友库（llmfrendlyrepo）是为提升大模型开发效率而设计的专用库，其API和文档专门优化以适应大模型读取使用。通过提交标准化文档至GitHub仓库，开发者可让Auto-Coder等工具快速集成这些库（如byzer-llm），仅需执行/lib/add指令即可激活知识库功能。该项目现已收录auto-coder-dev/byzer-storage等多个实用库，支持用户自主添加新库——只需创建目录并编写README文件。这种方案有效扩展了未训练特定数据的小模型能力，显著提升开发效率。（149

使用 Auto-coder完成Kotti项目的依赖库版本升级问题非常简单方便，只要把问题描述清楚，让它把指定的库升上去，后面它会自动更新代码，解决版本升级可能带来的各种代码问题。当然过程是曲折的，毕竟依赖库牵一发而动全身，Auto-coder跟其它AI助手比起来又聪明又能干，不用询问就会自己修改代码，但是有时候也挺担心它太智能把项目搞崩，索性最终也没出现无法收拾情况。另外刚刚使用Auto-coder,不太熟悉操作，也走了一些弯路。

auto-coder是我近期试用的命令行下的AI工具里，几乎是效果最好的，bug最少得一个。不过它的模型配置那块略有些繁琐，跟其它几种工具的配置方法不一样，有点不习惯。

CodeGeex 是一个基于人工智能的代码生成工具，旨在帮助开发者提高编码效率。它通过深度学习模型理解代码上下文，并生成高质量的代码片段。CodeGeex 支持多种编程语言，能够广泛应用于软件开发、代码补全、错误修复等场景。

Gymnasium是OpenAI Gym的社区接力项目，由Farama Foundation维护，是强化学习（RL）领域的环境标准接口库。它继承了OpenAI Gym的经典接口，提供丰富的环境资源，如CartPole、Atari游戏、Box2D物理仿真等，支持自定义环境注册与扩展。Gymnasium与OpenAI Gym完全兼容，是后者的社区维护继承版，广泛应用于RL论文、教程和项目。其核心特点包括高度兼容性、丰富的环境资源、活跃的社区维护和统一的API规范。Gymnasium支持与多种RL算法库无缝结合，

PARL是飞桨（PaddlePaddle）的高性能强化学习框架，支持在AIStudio平台上进行实践。用户可以通过Notebook在星河社区中编辑和执行项目，使用命令如“!”和“%”来执行操作。安装PARL时，可以通过GitHub或Gitee克隆仓库，并在AIStudio中解压和安装。如果GitHub下载失败，可以下载ZIP包并上传至AIStudio进行解压和安装。安装完成后，可以使用PARL的示例代码进行训练，训练过程中会显示每个回合的奖励分数。在调试过程中，可能会遇到与Python版本不兼容的问题，如“

Windsurf编辑器是开发人员和人工智能真正融合在一起的地方，提供了一种感觉像文字魔术的编码体验。

Google推出的Gemini2.5Flash和Pro预览版是其最新的AI大模型，能够处理大量内容。用户可免费体验，但存在次数和功能限制；付费版本则开放全部高级功能，价格与传统API有所不同，特别是在“思考预算”和“上下文窗口”等方面有创新。关于“上下文缓存”，它指的是模型将用户发送的信息和回复内容暂时保存，以便在后续对话中直接使用，避免用户重复发送历史数据。这一功能对于复杂项目和多轮任务非常方便，但涉及隐私问题，付费用户可自行管理，免费用户则有限制。例如，在写作助手项目中，用户无需重新发送全部对话历史

Tiktoken 是由 OpenAI 开源的 Python 库，主要用于字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE），即将文本高效地转换为 Token 序列（编码）或将 Token 序列还原为文本（解码）。

在192.168.1.5这台系统里，在python3.12环境下，安装G4F 0.5.0.3版本成功！

对平民大众来说要使用AI大模型，G4F，也就是GPT4Free，几乎是最好的选择。G4F（GPT4Free）的特点可概括为：‌‌。它无需付费即可让用户体验类似GPT-4的先进语言处理能力，生成高质量的文本内容。其界面简洁，操作直观，用户无需复杂设置即可快速上手。同时，G4F支持多种应用场景，满足用户多样化的需求。然而，也需注意其可能存在的隐私、安全及稳定性风险，因非官方版本，服务质量和合规性可能不如官方。总体而言，G4F为预算有限的用户提供了接触前沿AI技术的机会，但需谨慎使用。

好像是在jail虚拟机里或WSL里就调不通gui服务，但是api服务是可以的。普通的Ubuntu，或者VirtualBox里的Ubuntu，G4F的gui服务可以正常运行！

g4f api 安装，根据报错，查找问题大约在pydantic这里。安装rust新版本后，pydantic安装成功，然后g4f的api 0.5.2.2版本安装成功！

这是很长时间以来，又一次成功在FreeBSD系统下安装并能使用最新版本的G4F GUI , api倒是一直都可以使用，至少到0.5.1.2版本是可用的。所做的操作其实不少，pkg升级到2.1.2版本，将pkg源从latest更新为quarterly。使用pkg安装了py311-pychromecast-14.0.5 和chromium-135.0.7049.52 以及py311-pycurl py311-cffi 库pip升级到pip 25.1.1G4F升级到0.5.2.2版本。

宋江打了东平府，才得知卢俊义打东昌府输了两阵，郝思文输给了没羽箭张清，项充被丁得孙的标叉射中。于是宋江带着兵马直奔东昌府。张清再次搦战，宋江派出徐宁、燕顺、韩滔、宣赞，都被张清的石子打败，呼延灼见到石子飞来，用鞭来隔挡，结果被打中手腕。刘唐挺身而战，一朴刀砍去，砍着张清战马，那马后蹄直踢，刘唐面门上扫着马尾，双眼生花，被一石子打倒在地然后被抓。杨志对战张清，第一个石子从肋窝里飞过去，第二个石子打到头盔上，杨志胆丧心寒，赶快退出。

Cursor是一款基于Web技术的文本编辑器，集成了强大的AI编程助手功能，支持多种编程语言，如Python、Java、C#、JavaScript等。它提供了现代文本编辑器的许多功能，如代码高亮、自动完成、多光标编辑等，并且还提供了一些特殊功能，如AI辅助编辑、协作编辑等，可以帮助开发者更快、更准确地编写代码。

后来使用Ubuntu24，这个倒是装上了。怀疑是node版本低。

codexy一个在终端中运行的轻量级编码助手（OpenAI Codex CLI Python 版本）。总之，因为openai本身的问题，导致codex的调试极难，最终放弃，还是改投codexy。

Python 版本 (codexy) 目前原始 TypeScript 版本中的平台特定沙盒机制（如 macOS Seatbelt 或 Docker/iptables）。在full-auto模式下，命令会在您的系统上直接执行，工具本身不会施加网络或文件系统限制。模式明确地在非沙盒环境中运行所有操作。请极其谨慎地使用自动批准模式，尤其是在不受信任的环境或未受版本控制的仓库中。我感觉这个安全问题确实要特别注意！

SillyTavern 是一个可以安装在电脑（和安卓手机）上的用户界面，让您可以与文本生成的人工智能互动，并与您或社区创建的角色聊天/玩角色扮演游戏。

执行g4f api，报错：看来问题出在pydantic库。升级pydantic，更新 email-validator库，问题搞定。

g4f升级到0.5.2.0版本了，跟0.5.1.2更以前的版本相比，主要更新为增加了可以设置Huggingface等供应商的key。

官方提供了直接可用的软件包，直接就有Windows版的软件，同时还有Mac的版本。个人认为既然已经用Electron了，那么linux版应该也是比较容易编译出来的吧。相对来说，FlowDeer要比其它的AI助手复杂和难以使用。因为其它很多AI助手非常简单，就把自己的问题键入，然后等着AI大模型返回信息就行了。FlowDeer有任务树的概念，刚开始使用起来很头疼。但是用习惯了，应该会感叹其功能的强大！当然个人用下来感觉速度有点慢。下载后解压，即可免安装执行！

g4f版本 0.5.2.0无法使用，暂时不知道是否科学上网的问题。但是0.5.1.2版本可以用，暂时可以先用老版本。查看源代码，估计可以看到可能是某个功能模块或模型供应商被远程拒绝了，理论上把这个报错的部分屏蔽掉也是可以的。用另一台机器测试，发现新版本是ok的，这样首先可以排除科学上网的问题了，大约可能就是ssl模块的问题了，或者是cookie的问题。

对于 Debian/Ubuntu 用户，您可以使用。‌ 的落地潜力，技术细节可参考官方报告《该框架显著提升了 LLM 在 ‌。

启动FreeBSD VirtualBox虚拟机 192.168.0.109。安装好neo4j后，就有neo4j-admin工具可以使用。sudo neo4j console 启动服务。使用neo4j-admin 导入。创建了这个目录，然后再执行就ok了。导入成功后，后面应该怎么办呢？但是，没找到导入数据库的地方。在页面里没有看到新的数据库啊？

Suna 是一个完全开源的 AI 助手，可帮助您轻松完成实际任务。通过自然对话，Suna 成为您进行研究、数据分析和日常挑战的数字伴侣 — 将强大的功能与直观的界面相结合，了解您的需求并提供结果。Suna 强大的工具包包括用于导航 Web 和提取数据的无缝浏览器自动化、用于文档创建和编辑的文件管理、Web 爬虫和扩展搜索功能、用于系统任务的命令行执行、网站部署以及与各种 API 和服务的集成。这些功能和谐地协同工作，使 Suna 能够解决您的复杂问题并通过简单的对话实现工作流程自动化！

一直有个疑问，就是G4F中的调用，历史对话记录到底保留几轮，今天算是做实验验证了一把！

近期看到MCP，就在想是不是能通过大模型让Blender自动做动画，于是找到Blender-mcp这个项目。由于国内的网络情况以及模型不支持国内的策略，导致整个实现比官方要坎坷了很多。最后终于在Trae编辑器中调试成功！

Cypher 是 Neo4j 的声明式和 GQL 兼容的查询语言。Cypher 通过 openCypher 项目以开源形式提供，类似于 SQL，但针对图进行了优化。圆括号用于表示(:Nodes)，而用于表示(:Nodes)之间的关系。使用此查询语法，您可以对图执行创建、读取、更新或删除 (CRUD) 操作。