极空间本地部署思源笔记+Ollama,实现私有化AI写作
随着开源小模型能力持续增强，Qwen2.5、Gemma 4等参数规模适中但推理性能出色的模型，已能够很好地满足日常文案撰写、内容摘要、头脑风暴等多元化需求。然而，一个现实问题摆在面前：文档存储在NAS上，若想借助AI进行润色、总结，却需要将内容上传至云端API，这无疑带来了隐私安全隐患。实际上，无需网络连接，无需数据上传，在本地即可完整运行AI写作全流程。本次教程将详细指导在极空间上部署思源笔记+Ollama，使笔记软件能够直接调用本地大模型。只需选中文档，即可一键生成摘要、扩充内容、提取关键词，所有计算
Peter Steinberger深度解析AI Agent安全挑战：核心风险与防护策略
近期，OpenClaw 创始人、OpenAI 技术专家 Peter Steinberger 在第六届 AI 工程师峰会上介绍了OpenClaw 五个月的最新进展报告，此外还深入探讨了AI Agent 的系统安全漏洞评估、AI 协作实现"提示词请求（Prompt Request）"工作流、AI 的个性化与品味塑造、以及 OpenClaw 基金会的独立性等话题。Peter Steinberger指出，当前AI项目面临严重的"安全恐吓营销"，海量的安全公告中充斥着AI生成的垃圾信息。他认为传统的CVSS评分机制
首款端侧AI智能体设备亮相：荣耀MagicBook开启新赛道
在端侧，AI智能体能力迟迟没有规模化普及，原因集中在部署门槛和使用成本。随着AI智能体在终端侧的落地，PC领域正在分化出一条新的赛道。近日，荣耀发布自研AI智能体系统YOYO Claw技术，并宣布将它作为系统能力预置在MagicBook系列轻薄本中，这也是国内厂商发布的首款“养虾本”。“通过嵌入自研AI智能体系统，PC出厂的时候就预置了‘养虾’能力。”荣耀全场景产品软件总经理席迎军对第一财经记者表示，YOYO Claw技术可以实现核心数据100%留存本地，同时相比OpenClaw方案，综合词元消耗可节省5
小龙虾AI数字员工：免费安全，真正能主动干活的神器
朋友们，找工具真难。最近想找提升效率的AI，结果踩了无数雷。要么充了年卡才发现核心功能还要额外收费，要么每天限制10次使用，多跑个任务就要等一天。更糟糕的是，之前把公司客户表传给云端AI处理，差点泄露数据被老板骂。直到发现登顶开源平台热门榜的国产AI「小龙虾」，才知道原来真的有能直接用的AI数字员工，一分钱不用花，数据完全在自己手里。很多人觉得AI就是问答机器，完成复杂任务得折腾十几遍。比如整理客户记录，普通AI需要你导文档、分类、导表格，最后还得手动发给同事，稍有不慎就出错。小龙虾不一样，它能当真员工用
人工智能模型实现重大技术突破
导语科技领域再次掀起创新浪潮！备受关注的FernflowerAI-35B-A3B-KL-ReLU-GGUF模型已成功迁移至Apple MLX平台，并推出Qwen 3.5 35B A3B Uncensored HauhauCS（修复版）全新版本。此次技术更新不仅解决了模型原有局限性，更通过KL和ReLU校准机制，实现了模型性能和稳定性的显著提升，为用户打造极致流畅的人工智能交互体验。模型修复与性能飞跃本次技术迭代的核心聚焦于Qwen 3.5 35B模型的关键优化。原版本存在部分技术瓶颈，制约了模型的综合表现
破解专利转化困局：国网AI本地化匹配方案实战思考
今年年初，某国家电网下属的创新中心联系了我。他们掌握着海量的专利技术数据以及一批企业技术需求场景数据。理论上，两者应该能够匹配——但现实中，人工匹配效率极低，依赖专家逐条比对，不仅速度慢、成本高，还难以实现标准化。他们希望利用AI来解决这个问题。但面临一个严苛的限制：数据严禁外泄内网。必须全程在本地部署。这一限制，直接框定了整个方案的路径。一旦锁定“本地部署”，就意味着无法直接调用云端大模型进行推理。然而，完全从零开始训练匹配模型，又受限于数据量不足——冷启动很难实现（需要百万级标注数据）。当时我的核心思
AI驱动印前分色自动化：实践与革新
这是一个充满机遇的时代，也是一个充满挑战的时代在印前分色、完稿、调色与修图领域，每当讨论自动化，从业者常常认为生产流程中存在大量非逻辑性的主观操作。例如：在Adobe Illustrator中微调Logo尺寸｜为主图添加局部UV效果｜将彩盒高度缩减3毫米并使文字居中排列｜确保标签文件中的文字与刀线距离不小于1.5毫米，否则重新排版｜将客户提供的Word文档内容导入食品彩盒的配料表区域｜提升奶包文件主体图的明暗对比，使其更为突出｜为柔版的高光区域补网并清除瑕疵点等。依照传统软件逻辑，这类基于主观判断的调整往
揭秘靠谱的AI数字人直播系统
最近跟做电商的朋友交流时，大家都在热议一个问题：“真人主播成本太高，AI数字人到底靠不靠谱？”有些人尝试过大厂的产品，却被吐槽像机器人念稿；还有人用了小作坊的“免费版”，结果直播中途直接崩溃；更有甚者花几万块买系统，结果发现算力费比人工还贵……选择AI数字人直播时，绝不能只看“名气”！ 今天就来聊聊，如何挑选一款“低成本、高转化、真靠谱”的AI数字人直播系统，并分享我们团队实测过的几款产品，助你避开那些“大坑”。很多大厂系统虽然技术听起来高大上，但有个致命弱点——依赖云端算力。 意思就是每次直播都要给平台
MemPalace爆火：把完整对话长期保存，冲上开源榜前列
这一轮交流再怎么深入，等到下次开启新会话，模型依旧像突然“失忆”了一样。你已经说明过的偏好、聊过的系统架构、踩过的问题、做出的关键决策，往往会在会话结束后直接断层。结果就是，用户不得不反复补充上下文，AI 也始终难以成为真正的长期协作助手。近期 GitHub 上有个开源项目 MemPalace，正尝试用一种明显不同的方式来处理这个难题：它不是让 AI 去判断“哪些内容该被记住”，而是尽可能把原始对话完整存下，再交给检索系统在需要时找回。更值得关注的是，作者表示它在 LongMemEval 上取得了目前公开
AI智能体设计思路
设计AI智能体（AI Agent）的关键在于从“模型”进化为“执行者”，即让AI不仅能够“表达”，还能“规划”与“执行”。一个完整的AI智能体方案通常涵盖四个核心部分：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具操作（Tool Use）以及行动实施（Action）。北京木奇移动技术有限公司，专注于软件外包开发，期待合作交流。商务联系加WX：muqi20261. 架构设计核心AI智能体的架构可类比为人类的决策机制。大语言模型（LLM）作为“大脑”，技术方案则是为大脑赋予四肢和记忆功能。这是智能体应对