免费手机跑大语言模型！手机版LM Studio！
谷歌又整了个大活！搞了个叫 Google AI Edge Gallery 的实验性安卓APP，这玩意儿简直炸裂！最牛逼的是啥？它能让你直接在安卓手机上，本地离线跑那些最新的生成式AI模型！
微信赞赏
相关推荐
2024-11-29
LM Studio ：首个支持Mac原生MLX框架的本地跑LLM的工具
LM Studio是首个支持Apple Mac原生MLX框架的本地大模型运行工具。与Ollama等工具不同，LM Studio充分利用了Apple Silicon芯片的MLX加速框架，在Mac上运行大模型的性能比传统的llama.cpp方案提升显著。它提供了类似ChatGPT的桌面界面，支持从Hugging Face直接下载和运行各种开源模型，无需任何命令行操作。对于Mac用户来说，这是本地运行大模型的最佳工具之一。 访问入口
2025-05-27
Google Stitch：炸裂UI生成AI
今天给大家介绍一个超实用的AI工具——Google Stitch，它能让你的UI设计变得超级简单。这个工具完全免费，只要输入你的需求，比如”设计一个电商App的首页”，它就能在几秒钟内生成完整的UI界面。最棒的是，你可以直接导出成Figma文件或者HTML代码… 访问入口
2025-05-27
Google Jules 免费硬刚 OpenAI Codex
Google Jules硬刚OpenAI Codex啊，不知道大家看了这次谷歌I/O大会没有，其中发布的一款免费产品叫 Jules！它其实就是一个AI编程助理，用了最新的 Gemini 2.5 Pro 模型。平时改Bug、重构代码这些头疼的事儿，它都能帮你搞定，而且还是自动的！最最让人激动的是，这个 Jules 现在完全免费！而且立马就能用！感觉谷歌这是直接跟别家那些收费的编程AI杠上了… 访问入口
2024-11-29
同一问题为什么LLM每次输出答案都不一样？
很多人在使用ChatGPT等大模型时都会发现：同样的一个问题，每次问得到的答案都不一样。这背后的原因与大模型的生成机制有关。LLM本质上是一个概率模型，它在生成每个词时都会计算下一个最可能出现的词的概率分布，然后通过采样（sampling）来选择具体的输出。控制参数如temperature（温度）决定了采样的随机性——temperature越高，输出越多样化但可能不够准确；temperature越低，输出越确定但可能显得刻板。此外，模型本身没有”记忆”每次的输出，加上训练数据中的知识并非以确定性的方式存储，导致即使输入完全相同，输出也可能不同。了解这一原理有助于你更好地调教和使用AI工具。
2026-01-20
OpenCowork：免费版 Claude Cowork！AI正式接管电脑！
兄弟们，免费版claude cowork平替出来了，大家还记得我昨天分享的anthropic新出的claude cowork吧，它能够接管我们得电脑，比如之前分享的这个例子，可以一件帮我们整理杂乱的文件等。但是可惜又需要花钱订阅，又需要等待waitlist。今天要跟大家分享的这个刚出来的open cowork就是要解决这个问题的，我们不需要花钱，不需要付费API，也不需要等待，使用方式还要超简单…展开更多 访问入口
2024-12-22
Kimi视觉推理大模型：差评！
看网上都在吹Kimi的视觉推理大模型，说得神乎其技，可以取代OpnAI 200刀每月的专业版之类的，真有这么厉害吗？这里我们也来快速测试下。首先，我们来个简单都英语填空题，这种题一般的大模型都能做对，本来就是大语言模型的强项，仅作为最基本验证，它也是没有问题的。再看第二道题，来个脑筋急转弯，分析推理确实是一大堆的，答案也和预期一样，但是它是实打实的脑筋不转弯都从语言学等角度得出的答案，其实这里在中文语境中用脑筋急转弯思路就能很快得出答案，太阳公公嘛，那太阳肯定是男都啰。况且太阳叫做sun，儿子也读作son，也能得到印证。所以我推定它是不适合做脑筋急转弯的，起码不适合做中文的脑筋急转弯。下一道数学题，“一口井7米深，有只蜗牛从井底往上爬，白片爬3米，晚上下坠2米。问蜗牛几天能从井里爬出来？”这里要注意解题的关键点是最后一天可能它不会滑下来了。我们看它分析，前几天都没有问题，第四天，白天爬3米，就是到了6米，晚上滑下来2米，到了第4米，第五天，白片爬3米，4+3刚好7米，所以就爬出来了，就不用考虑晚上往下滑了。所以答案是5天就能爬出去。我们看它最终做了一大堆装模作样的推理，最终还...
