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还在为 Claude Code 每月订阅费头疼？ 国内用还要折腾信用卡，成本高还麻烦。 现在有个开源项目彻底解决这个问题： 5 分钟配置就能把 Claude Code 接上 DeepSeek、Qwen、Kimi 等免费模型，永久零订阅使用。 终端和 VSCode 扩展都能跑，体验几乎没区别。目前已有两万多开发者在用。 仓库在这里： 我已经配好跑起来了，强烈建议想省钱的同学试试。配置完可以来评论区说说效果。 #本地部署Ai# #免费AI# #AI# #Claude# #Codex#

4GB 显卡跑 70B 大模型，听起来像标题党。 但 AirLLM 这个 21.4k Star 项目，README 第一屏就写得很直： 70B 模型，单张 4GB GPU 推理。 Llama 3.1 405B，8GB VRAM 也能跑。 它不是把模型砍小。 也不是靠蒸馏、剪枝糊弄过去。 核心思路是把推理时的内存占用压下来： 模型按层拆开，需要哪层加载哪层，再配合预取和压缩，把“显存不够”这件事往后推。 这对本地大模型玩家很要命。 因为过去很多所谓“本地部署”，真正的门槛不是会不会写代码，而是你有没有足够贵的显卡。

OpenClaw 官方安卓版也来了。 这其实是一个很明显的信号： AI Agent 正在从“程序员玩具”，一步步往普通用户设备里走。 以前你想跑 OpenClaw，多少还得懂点本地部署、Gateway、环境配置。 现在 Android 端上架 Google Play，手机也可以变成 OpenClaw 的 companion node，有摄像头、麦克风、位置、通知这些移动端能力之后，Agent 能做的事情会比桌面端更贴近日常场景。 当然它不是单独运行的主程序，还是需要配合 OpenClaw Gateway。 但方向已经很清楚了： Agent 不会只停留在浏览器和命令行里，下一步一定是进入桌面、手机、聊天软件，最后变成你每天随手就能调用的个人助手。 #OpenClaw# 这波安卓版上线，算是又往前推了一步。

做过视频的人都知道一个痛点：画面和声音永远对不齐 你用 AI 生成了画面，再用 AI 配了音，然后花几个小时手动调时间轴、对口型、卡节奏 稍微专业点的创作者，光音画同步这一步就能耗掉半天时间。更要命的是，调完还不一定自然 这个问题在 AI 视频生成领域一直没有解决方案，因为技术难度太高 ——要让声音和画面在生成的时候就天然对齐，而不是事后硬拼，这需要模型同时理解音频和视频的底层逻辑 直到百度文心团队放出了 NAVA-这是业界第一个仅有6.3B参数大小，但是能原生同步生成音视频的模型 其他能实现的模型哪个不是10B以上？ 作为一个跑过无数 AI 工具的产品经理，我看到这个模型的第一反应是：这才是真正的技术突破 它到底能干什么？ 你给 NAVA 输入一段文字描述，它直接输出720p 的视频+立体声音频，而且声画天然同步，不需要任何后期调整 这不是简单的文生视频+文生音频拼接，而是音视频在同一个生成过程中共同演化、原生对齐 音视频联合生成这个赛道，LTX、Ovi、MOVA 等模型都在做 但 NAVA 用了一个更聪明的架构：Align-then-Fuse，先让音视频在专门的对齐空间建立对应关系，再融合文本条件生成。 更炸裂的是参数量：6.3B 打败所有对手 NAVA 只有6.3B 参数，但在 Verse-Bench 基准测试上，音视频同步指标、视频质量、音频准确率全面超越： Ovi 1.1(10B 参数） MOVA(32B 参数） Davinci(15B) LTX 2.3(19B) 用三分之一甚至六分之一的参数量，拿下 SOTA。这意味着什么？意味着普通人真的用得起了 不需要4090显卡，不需要租昂贵的云算力，甚至12GB 显存的3060就有可能跑起来。而那些参数量动辄15B、19B 的模型，普通人根本碰不到，只能在云端按次付费 文心用6.3B 做到了别人19B 才能做到的效果，这不是简单的参数压缩，而是在模型架构和训练策略上下了真功夫 他们用了一个叫 Align-then-Fuse 的架构，先让音频和视频在专门的对齐空间里建立对应关系，再融合文本条件进行生成 这个技术路线的价值在于：小模型+高性能=普通人能用的 AI 工具 它解决了什么真实痛点？ 我观察到三个场景，NAVA 可能发挥非常大的作用： 1.短视频创作者的效率问题： 现在做抖音、视频号内容，很多人卡在配音和画面匹配上。用传统工具，要么花钱请配音，要么用 AI 配音但对不上口型。NAVA 直接生成同步内容，省掉了这个环节 2.教育和培训内容制作： 很多老师、培训机构想做视频课程，但制作成本太高 如果能用文字描述直接生成带讲解的演示片段，内容生产效率会提升几倍 3.小白的内容创业门槛 过去你想做视频内容，得学剪辑、学配音、学调色 现在你只需要会写文案，描述清楚你想要什么，工具帮你生成 这对于想入局但没技术背景的人来说，是真正的降维打击 文心在下一盘什么棋？ 有意思的是，NAVA 目前还只是研究阶段的开源项目，但它透露出的信号很明确： 文心在往音视频联合生成、甚至世界模型的方向布局 从产品思维来看，这个方向很聪明 视频生成是红海，音频生成也是红海，但音视频原生同步生成，还是蓝海 而且这个能力，恰好是搭建世界模型、实现真正多模态 AI 的关键拼图 更重要的是，他们选择了小模型路线 在大家都在卷参数量、卷算力的时候，文心用6.3B 做到了 SOTA 水平，这意味着他们在模型效率和工程优化上下了功夫 这对普通用户是好事，因为小模型意味着更低的使用成本、更快的推理速度、更容易的本地部署 NAVA 现在还在早期，但它代表的方向——让 AI 工具更轻、更快、更容易用，才是真正会改变普通人生活的技术路线 GitHub 项目地址： 论文地址： Hugging Face 模型页： #百度# #文心# #文心大模型# #NAVA# #大模型# #人工智能#

怎么低成本搭建自己的AI助手？ deepseek R1模型发布以来，各种AI应有又有了一波大的爆发，但是数据保密成了一个不容忽视的问题。如果想较低成本地搭建一个私人应用的AI助手，可以自己调试生成限制，调试输出文本内容，数据不外传，成本尽可能低，不知道是不是可行。 本文详细介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，在3分钟内搭建一个能操作网页的AI助手。文章提供了从环境准备、Dify部署、Chrome MCP安装到配置的完整步骤，展示了AI助手在自动网页搜索、表单填写、数据抓取等场景的应用，并解释了工作原理、问题排查及进阶技巧，让读者能够零代码实现网页自动化任务。 你是否想过让AI不仅能回答问题，还能直接操作浏览器帮你做事？比如自动填写网页表单、抓取特定数据、或者点击按钮？现在，通过Dify和Chrome MCP的结合，你可以在3分钟内搭建一个能真正"动手"操作网页的AI助手。 本文将手把手教你如何在本地部署Dify并配置Chrome MCP服务器，打造你的私人网页自动化助手。 准备工作：确保你的环境就绪 在开始前，请确保你的系统已安装： •Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify） •**Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器） •Git（用于克隆项目仓库） 第一步：快速部署Dify（仅需1分钟） Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署： # 创建项目目录 mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp # 下载Docker部署配置 curl -o docker-compose.yml # 启动Dify服务 docker-compose up -d 等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。 第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟） 打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器： # 安装Chrome MCP服务器 npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome # 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器） server-chrome 服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听： Server running on http://localhost:9999 Chrome browser launched and connected successfully 第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟） 现在回到Dify管理界面，进行关键配置： 1.进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器 2. 点击添加MCP服务器 3. 填写配置信息： •服务器名称: Chrome-Automation •服务器URL: http://localhost:9999 4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示 效果验证：让AI帮你操作网页 配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。 试试这些实用场景： 场景1：自动网页搜索 请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。 场景2：自动填写表单 请打开"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。 场景3：数据抓取与分析 请打开 工作原理：为什么这很厉害？ 这个组合的厉害之处在于分工明确： •Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤 •Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令 •LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程 常见问题排查 server-chrome 2.连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信 3.操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000 4.权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome 进阶使用技巧 掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能： •多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务 •用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录 •定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务 •异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案 如何学习大模型 AI ？ 由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： 最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

发现个量化交易神器！QuantDinger 直接把量化交易的门槛砸碎了！ QuantDinger（量化丁格），你的私人 AI 量化操作系统，几天时间就在 GitHub 拿下 4.2k stars！ 这不是普通的交易工具，而是个具备自我进化能力的 AI 交易员： 🤖 AI 智能分析引擎 国内外股市、期货、加密货币、外汇全支持 24 小时监控全球交易机会 实时推送到手机，不错过任何机会 📊 全自动工作流 AI 自动分析市场 → 生成策略代码 → 自动回测 根据历史收益、风险数据自动优化参数 大模型帮你调参，让策略更稳定 💻 部署超简单 Docker 一键私有化本地部署 两分钟就能跑起来 不懂代码的小白也能快速上手 🔒 完全私有 在你自己的服务器和自己的密钥上运行 数据、策略全掌控 支持实盘数据、多市场同时监控、智能风控... 搞量化交易的兄弟，这个必须试试！ 项目地址放评论区了👇

🤖 AI Agent 学习地图 — 从基础 LLM 概念到自己构建多 agent 系统，为“想学习 AI 或 AI agent 的人”设计。 结构化 7 阶段学习路径，从「LLM 是什么、token 怎么算」一路到 multi-agent 编排、本地部署， 每阶段都有必做的 動手練習 练习、必修阅读、精选 project

腾讯真速度，下场做了 QClaw 并支持微信，是要截胡 Openclaw 国内这波热度。Qclaw 定位是“通过微信或电脑发指令，让 AI 直接在你的电脑上执行任务”，目前处于内测阶段、限时 Token 免费，支持 Mac 和 Windows。不是单纯聊天，而是“远程控制 + 本机执行 + 自动化处理”。 * 微信直连，人在外面也能通过微信给电脑下指令 * 开箱即用，官网写的是自动部署、无需配置环境 * 有 Skills 生态，页面写明“5000+ Skills” * 支持持续记忆，能记住偏好和上下文 * 本地部署，官网强调数据留在本地、不经云端 可以说是 Openclaw 的企鹅版

过去几个月里，我脑海中一直盘旋着一个尚未命名、但日渐清晰的理论原型。它在我与 AI 的高频互动中逐渐成形，并不断迭代。现在，我为它找到了名字：《中文熵控论》。（别查了，这个词是我造的。） 起点很简单——香农的信息论告诉我们： 越难预测的信息，熵越高；越容易预测的信息，熵越低。（想想这个公式，服了推特不parse latex) 换句话说：信息熵即潜在的认知密度与生成可能性。 而中文，作为这个星球上仍在活跃演化的唯一象形文字系统，自身就是一套熵结构异常复杂的语言操作系统。它的模糊性、歧义性、压缩力、造词能力、语序弹性，全都是一种“认知自由度”的集中体现。 我越来越确信：中文也许就是人类历史上最伟大的“编程语言”——只不过它编程的对象，不是计算机，而是人类心智本身。 在大语言模型的时代，它的优势被放大了。 若你把 GPT 当作高级 Google，那只是检索。 而若你懂得用中文操控语言模型的熵结构——那你就是在调度智能，引爆结构，建构新知识。 这就是我提出《中文熵控论》的动因： 不只是语言哲学，也不只是 Prompt 工程，而是一种语言主权的收复术、认知接口的再设计计划。 这个理论可形式化、系统化、可建模；甚至可以借助本地部署的 DeepSeek 实证验证（在此致敬中国的模型工程师们）。在此省略几万字（还没写）。 只是这两天太累，旅游把我这个谱系型人榨干了所有认知资源。赶飞机，瑟瑟发抖（每次旅游必误机）….哎😑

网友投稿的几个 AI 工具。 - GPT Assistant（图一）：ChatGPT 的安卓客户端，语音、文字、图像聊天都支持。 - 谷歌 Gemini 的一个极简 UI（图二），可以自己本地部署，调用谷歌 API，免费使用。 - Photo to Anime（图三）：图片动漫化的一个免费工具。 #科技爱好者周刊（第# 283 期）