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以下是最新版的GitHub Copilot快捷键指南，涵盖了Visual Studio Code和Copilot Chat的必备快捷键、命令、使用技巧和上下文功能。

《The Pragmatic Engineer》信件在几天前发布了一项关于2025年中期编程语言、IDE和AI工具等的流行度调查统计和其他数据。

NVIDIA 即将发布 NVIDIA DGX Spark - 基于 Blackwell 架构的小型 AI 超级计算机，配备 128GB 以上统一内存和 1 PFLOPS AI 性能。运行大型语言模型（LLMs）的理想设备。

这里我们对**模型上下文协议（MCP）**进行了描述，简要说明了如何用Go语言实现一个MCP服务器，包括消息结构和协议规范。

由于标准 Ollama 没有直接的重排序 API，
您需要通过生成查询-文档对的嵌入向量并对其进行评分来实现 使用 Qwen3 重排序器在 GO 中进行重排序。

在一个寒冷的七月冬天……
那是在澳大利亚……
我感到迫切需要训练一个AI模型，用于检测未封口的混凝土钢筋……

在这项测试中，我正在比较不同LLMs在Ollama上如何将Hugo页面从英语翻译成德语。

我测试的三页内容涉及不同主题，其中包含一些结构良好的markdown内容：标题、列表、表格、链接等。

这个小的 Go代码示例重新排序调用Ollama生成嵌入 用于查询和每个候选文档， 然后按余弦相似度降序排序。

Qwen3 Embedding 和 Reranker 模型 是 Qwen 系列的最新发布，专为高级文本嵌入、检索和重排序任务而设计。

在现代世界纷乱的环境中，我在这里比较不同显卡的技术规格，这些显卡适用于AI任务 (深度学习， 目标检测
和大语言模型）。 不过它们都非常昂贵。

氛围编程 是一种由人工智能驱动的编程方法，开发者通过自然语言描述所需的功能，从而让人工智能工具自动生成代码。

我之前使用过 MMDetection (mmengine, mdet, mmcv)，用得不少，
但现在看起来它似乎已经退出了舞台。
真可惜，我喜欢它的模型库。

DeepSeek’s 第一代推理模型，其性能可与 OpenAI-o1 相媲美，包括基于 Llama 和 Qwen 的 DeepSeek-R1 的六个密集模型。

以下是目前最有用的 Ollama 命令列表和示例（[Ollama 命令速查表](https://www.glukhov.org/zh-cn/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “ollama commands cheat sheet)"），我之前整理过一些。
希望对你也有帮助（对你有用）。

不久之前发布了。让我们跟上进度并
测试Mistral Small与其他LLMs的性能表现。