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🧬 灵犀 (Lingxi)：基于人体仿生学的次世代 AI 智能体架构 1. 核心设计理念 (Core Philosophy) 灵犀是构建在 Dify (编排中枢) 与 Mem0 (海马体) 之上的高级 AI Agent。它突破了传统 LLM “聊完即忘”的限制，引入了分层思考、记忆闭环和意图仲裁机制，旨在打造一个越用越懂你、具备执行力的私人数字孪生。 2. 仿生架构图谱 (Bionic Architecture) 灵犀的运行逻辑模拟了人类大脑处理信息的完整链路： Code snippet graph TD User(用户输入) --> Thalamus{丘脑...

群辉系统ssh获取信息的命令 vi collect.sh 输入 dG (这是 vi 的命令：删除全部内容) 按 i 进入插入模式，粘贴下面的新代码。 :wq 保存退出。 bash collect.sh 运行。 #!/bin/bash # Synology DSM Optimized V2 - Asset Collector # Output format: Markdown echo "### 节点 ID: \`$(hostname)\`" echo "- **采集时间**: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" # 1. System Info echo...

linux服务器获取信息的命令 #!/bin/bash # Server & Docker Asset Collector for Dify RAG # Output format: Markdown echo "### 节点 ID: \`$(hostname)\`" echo "- **采集时间**: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" # 1. System Info echo "- **系统概况**:" echo " - **OS**: $(grep -E "PRETTY_NAME" /etc/os-release | cut -d'"'...

告别 Auth0 卡顿！手把手教你部署 Casdoor：最适合国人的开源身份认证中心（完美适配 LobeChat）** --- ### 👋 前言：为什么我们需要 Casdoor？ 如果你正在自托管 LobeChat、NextChat 或者其他现代 Web 应用，你一定遇到过“鉴权”的烦恼。 官方默认推荐的 Auth0 虽然强大，但在国内环境简直是“水土不服”： 1. **访问慢**：登录界面加载半天，体验极差。 2. **不仅是墙的问题**：Auth0 的免费额度虽然够用，但数据都在海外。 3. **UI 英文**：对普通用户不够友好。...

第一章 中国AI API中转市场的地缘技术背景与经济逻辑 在2024至2025年的技术周期中，大语言模型（LLM）已成为全球软件开发的核心驱动力。然而，对于中国大陆的开发者与企业而言，获取全球顶尖模型（如OpenAI的GPT-4系列、Anthropic的Claude 3.5系列以及Google的Gemini系列）的算力资源，面临着严峻的地缘政治与金融支付双重壁垒。这种供需错配催生了一个庞大且复杂的“API中转”（API...

基于 Dify 与 Mem0 架构的私人助手持久化存储与混合检索系统研究报告 在大语言模型（LLM）驱动的智能体架构中，如何有效地处理长短期记忆的存储与检索，已成为决定助手“智能化”程度的核心技术挑战。传统的大模型应用多依赖于固定长度的上下文窗口，这种“无状态”的交易模式会导致信息随对话深入而迅速衰减，最终引发“中间信息丢失”（Lost in the Middle）现象，使模型在长序列任务中表现出注意力下降和逻辑断裂 1。为了构建真正具备“人类大脑理性延伸”特性的数字孪生助手，引入专门的记忆层（Memory Layer）如 Mem0，并结合编排工具 Dify 与高性能国产模型...

要做成“短视频去中文字幕 + 自动配音（多语言）”的全自动工作流，这属于 AI 视频本地化（Video Localization） 的范畴。 这需要两个并行的技术链路： 视觉处理（Visual）：OCR 识别字幕位置 -> 视频修补（Inpainting）遮盖字幕。 音频处理（Audio）：提取音频 -> 语音转文字（ASR）-> 翻译 -> 语音合成（TTS）-> 音画对齐（或唇形同步）。 根据你的技术背景（熟悉 Dify/n8n/Docker），我有三个梯度的方案推荐给你： 方案一：开源/本地部署（最省钱，硬核） 如果你有 GPU 服务器（比如你之前的搬瓦工或者本地...

按照你的思路，我帮你规划了一套**“猛兽级”**的架构方案，能让你的员工爽到飞起。 🚀 核心架构：PVE 虚拟化集群 + VS Code Remote 不要用群晖自带的虚拟机（性能损耗大），既然配置要猛，直接上 Proxmox VE (PVE) 或 ESXi。 1. 为什么这个方案比 LobeChat/Dify 好？ 完整的 IDE 能力：LobeChat 只是聊天窗口。VS Code 是全功能的：代码高亮、调试、Git 管理、再加上 Roo Code 这种 Agent，它是“带着大脑的代码编辑器”。 算力集中：员工的笔记本可以是几千块的轻薄本（甚至...

https://github.com/anyofai/gemini-pro?tab=readme-ov-file

连接上ssh 然后 sudo -i 进入root cd /volume1/open-webui docker compose pull open-webui docker compose up -d open-webui 直接无损升级成功

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如果是使用 火山引擎创建的 我的应用 api接口地址为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/bots/ 如果是使用 火山引擎的模型广场 api接口地址为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/

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全程不需要用到电脑，只需要一个手机就搞定，chatbox谷歌商店就能下载，硅基流动直接注册，注册送价值14元的2000万token，够用几个月的，打开网页复制api密钥，打开chabox-设置-粘贴密钥，模型选deepseek-r1本体，一些具体设置比如想象力，精确度等你可以自己调整，默认也可以，保存就行。 1. 到硅基流动注册（我的邀请链接：https://cloud.siliconflow.cn/i/7JxrpChF ） 2. 点 API 密钥 获取一个 token 3. 下载一个chatbox或者cherry...

时间戳： 0:00 本地部署效果演示 0:19 部署步骤 0:49 安装 Ollama 1:38 下载 DeepSeek-R1 2:50 安装 Docker 3:37 安装 Open WebUI 5:04 切换 DeepSeek-R1 版本 5:37 点个赞吧！ https://www.bilibili.com/video/BV1tjFVezEK5/?spm_id_from=333.1007.tianma.2-2-5.click&vd_source=721fa752189f789d631ab1b430c58fa7

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"并且，最关键的一点，它不会结合之前的历史对话信息，它每次的回答只是针对本次提问，是完全孤立的，跟之前的提问和回答没有任何关联。" 世界上目前任何一个模型都没有这个能力。为啥我会这么说了，因为模型都是离线的产物，都是训练完就已经固化了。至于你感觉deepseek有这个意思，能有最新的知识，那是工程化应用层面的实现。举个最简单的例子，假如你也可以部署r1 600多b的那个，但你肯定复现不了在官网和你本地化部署的效果。

在v2看到了windyboy的帖子，好多年的队员，我基于我的认知说说我的看法。 1.ollama更多用在验证上，生产上用的不多； 2.显存的计算粗暴是模型尺寸*2 + 2g左右的浮动（推理)，举例说明：deepseek-r1:32b，标准fp16小这个模型应该是32g的文件大小，deepseek做了fp8量化，那么应该是16g的文件大小，算到显存上应该是16 *2 + 2，ollama看到的20g的大小，是因为ollama在model那一块描述的很清楚。Q4_K_M量化，文件降到了8G左右。...

试了一下在我自己的机器上纯本地部署DeepSeek-R1，22G显存的2080Ti上竟然可以丝滑地跑起来32b参数的模型,而且输出速度良好。 32b模型,载入后实际使用了19.8G的显存。 14b的模型， 好像用了10G显存。 这意味着可以低成本的、免费、没有网络连接、离线本地（没有数据泄露和隐私风险，这点对很多特殊BM应用场景尤为重要）地获得 GPT-4级别的个人智能助理，那是真香啊... 这是可能颠覆AI竞争格局的科技成果。