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🏷️ 隐私保护

9 篇

PewDiePie 发布本地自托管 AI 工作空间 Odysseus

文章介绍了 PewDiePie 推出的本地自托管 AI 工作空间 Odysseus。该项目在 GitHub 上线两天即获 2 万星,旨在解决隐私和云端依赖问题。Odysseus 支持本地运行或按需调用 API,集成了 Agent(如网页浏览、邮件分类)、聊天界面、Deep Research、图像生成及 MCP 等功能,构建了一个完整的 AI 生产力套件。

技术Agent ✍ 爱吃折耳根的Ace🕐 2026-06-02

爆炸!这才是真正的免费资源天花板网站

文章介绍了名为 FMHY 的互联网最大免费资源合集网站。该网站源自 Reddit,由社区维护,包含流媒体、音乐、游戏、电子书、AI 工具、教育资源等海量分类,拥有近 3 万条经过安全验证的高质量链接,每日更新,无广告且无强制捐赠。

技术工具与效率 ✍ 开发者Hailey🕐 2026-05-31

35B 越狱版大模型:Codex 替你装,6GB 老卡也能跑

本文介绍了一种利用 Codex 桌面应用在 Windows 上本地部署 35B 无审查大模型的方法。通过 llama.cpp 和 MoE 架构的量化模型,即使用户只有 6GB 显存的显卡(如 GTX 1660)也能以 30 t/s 的速度流畅运行。文章详细讲解了无需命令行知识、利用 Codex 自动完成环境配置、模型下载及脚本编写的全流程,实现了零门槛的本地高隐私 AI 体验。

技术Codex ✍ Wei🕐 2026-05-28

如何使用 Hermes Agent Claude 构建本地 Agent 操作系统

文章探讨了如何通过整合 Claude、Hermes、OpenClaw 和 Obsidian,构建一个本地优先的 Agent 操作系统。该系统将 AI 智能体从独立的应用程序转变为互联的层级架构,具备智能层、执行层、研究层和记忆层。作者详细介绍了如何构建本地任务控制面板,赋予系统长期记忆,从而提升工作效率并保护隐私。

技术Agent ✍ Julian Goldie SEO🕐 2026-05-17

全链路本地化 AI 应用实践:从端侧微调到 Ambrosia

作者构建了名为 Ambrosia 的离线 AI 护肤日记应用,全过程在本地设备完成。文章探讨了端侧模型在硬件适应性、成本及隐私方面的优势,详细记录了基于 Qwen3-VL-2B 模型在本地 MacBook 上进行 LoRA 微调并在 iPhone 上部署的实践,强调了针对特定任务约束小模型比通用助手更高效,展望了边缘智能与算力结合的未来。

技术LLM ✍ Aman🕐 2026-04-24