高驰怎么接入ai电脑
我把运动手表接入 ai， 发现还能这样玩！大家好，我是户外大叔，最近高池官方支持了通过 mcp 直接将你的运动数据接入主流 ai 平台， 想必大家都知道了。简单来说，你的 ai 助手现在可以直接读取你的运动数据，随时随地可以分析及安排训练，官方也提供了相应的教程，很多网友都尝试成功了。大叔再啰嗦两句，带大家实操一遍。影片结尾，我再放一个彩蛋。 目前知识接入的平台很多，我主要分云端和本地两大方案来演示。第一套是云端方案，以 check gbt 为例，在设置的高级选项里，打开开发者模式，新建一个应用，填入你的区域专属链接，国内用户记得复制这个， 然后页面就会跳转进行验证。授权高时账号就跑通了，接下来我们就可以来进行测试， 比如分析近一个月的跑步数据。第二套是本地部署方案，比如我们常用的 open cloud 等知识。本地扩展的客户端大多数选择的是腾讯的 qcloud， 直接在对话框发送该指令，安装相应的 skill 的 插件并完成授权。 需要强调的是，你一定要跟 ai 说，你的账号是大陆地区的，否则默认给你的授权地址是北美的，这点需要注意。 然后做一个简单的测试，看看数据是否跑得通。至此，你已经将你的高池数据接入了 ai， 这样你就拥有了一个高池 ai 助手，就可以让 ai 来帮你分析总结你的运动数据，甚至给出训练建议。 需要注意的是，目前高池开放的数据维度和资段还略少，比如没有跑资的数据也无法获取运动轨迹，希望后期官方可以升级，先别划走，刚才说了，我要给大家一个彩蛋。大叔手搓了一个运动轨迹 ai 分 析工具， 并且把这个工具跟我的本地版的高层 ai 助手打通了。比如我即将开始一个越野跑比赛，我将轨迹文件导入进去，让 ai 助手根据我过往的运动数据来预测我的成绩，这样是不是会更靠谱，并给出相应的训练建议？ 还可以复盘之前的某次活动数据，或者在下次徒步之前让 ai 助手给我列出准备清单。 这个工具非常小巧，是个本地的网页工具。大叔下次单独开一期视频，简单介绍这个工具，同时把这个工具也分享给大家，谢谢大家的观看。本期视频就到这里。
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00:40查看AI文稿AI文稿运动手表的 ai 时代终于来了，昨天高池已经正式官宣开放了，这个功能简单理解就是以后可以直接通过你的运动手表接入 ai 平台， ai 呢，直接读取你手表当中自己的运动数据，根据你的需求量身帮你定做训练计划，训练指导、训练建议等等等等，你需要的。 听起来是不是很牛，但是更牛的是啊，大家知道 ai 几乎是万能的，只要打通了链接，那么以后更多的智能功能将会一一实现。大家试想一下，以后你只需要对着你的运动手表的麦克风讲话，对它提出要求， ai 就 能帮你完成很多事情。虽然目前只是初级体验，但是大家都知道 ai 的 进化是非常迅速的，简单美好又能躺平的生活就在我们眼前了，大家一起敬请期待吧！
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02:42查看AI文稿AI文稿啊，出一个 codex 如何进入 deepsea v 四 pro 的 最简单的教程啊？首先首先是在这个网上下载啊，下载自己电脑对应的版本就可以了，把这个下载下来之后，有一个这个，这个装上就可以了，然后需要第二个工具， 第二个就是需要下载一个这个 cc switch， 这个下载之后呢，还需要先把它下载下来啊，还需要另外一个东西，还有另外一个东西，主播写了一个中转的一个一个工具，因为这里面是不能 codex， 是 不能直接用， 不能直接接入 deepstack 的， 然后需要写一个中转的服务，然后在这写了个中转的服务，大家能看到这个地址吧？ 这地址要说呢，这是 get 它的一个地址啊，然后就可以把这个把它克隆下来，克隆下来直接 n p m initial， 然后再 n p m 是 大，然后就运行起来了，运行起来之后，然后再回到这个 c c c 位区里边， c c c 位区里边，第一个是客户的，这个先不用管，然后进入这个，第二个，这个这个拆的 g p t 这个， 然后进去这个里边呢？然后点一定要先选中这个，然后再点这个加号，再点这个加号，你主播已经添加了，然后和这是一样的，然后这个里边这个自定义的名字啊，这个这个贴什么都可以，这都不贴，不贴这个屁，随便贴一个这个，这个没有什么用啊，然后然后就这这个地址，这这个地址 就是刚才刚才 github 上边这个项目，这个项目的里面运行起来的地址啊，就贴这个，因为它运行起来就是这个，就是个端口啊，就贴这个，然后这模型名字我们就写的这个 vise pro。 好， 下面把这个勾上， 然后然后这里边有一个内幕啊，往下滑，这有个内幕，内幕这个地方，这个地方的名字是可以自定义的啊，它显示的是在这显示出来的，你希望他让他显示 dsp 和 vga pro， 那 你就把它改一下，如果你这显示成 d s， 那 这个地方就会显示 d s， 那这就好了，把这个弄过去之后，然后点这儿让它启动，让它启动，这样就好了，这个这个它就把它可以关掉，它就常驻在后台就可以了。然后这个时候我们可以看一下啊，这手机这个，然后这儿我问他，你是什么模型， 对吧？他说他是 tiffany 版本，是 vsco 版本，是 vsco， 对 吧？ 然后是什么什么什么他可以干什么，对吧？这个就是完全大好，大家可以点点关注啊，到主页加咱们的技术交流的粉丝群在里边，可以有什么问题啊？可以提出来，然后咱们可以一起交流讨论。
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00:31查看AI文稿AI文稿在如今这个 ai 大 爆发的时代，我们的高企也紧跟步伐。在最新更新中，可以通过 m c p 把数据接入 ai， 比如 check g e p。 case 四可以直接用麦克风向 ai 提问，帮跑者分析训练状态，定制训练计划，还可以根据配速、心率甚至是睡眠解除一份超详细的分析和建议。还有很多功能更新，拥有 case 四的小伙伴可以看看，没有的也不要紧，可以来堂子看看。现在九星 橙色仅需不到十二角，官方质检有保价比新机更划算，性价比太价了！佳明什么时候可以跟向内检起来？
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00:47查看AI文稿AI文稿打开剪映，帮我剪成视频。 nice！ 这个不是 cloud bot， 但我愿称之为国产之光。因为它去除了所有繁琐的部署流程， 直接下载安装就可以使用，而且完全免费，不需要消耗自己的头壳。同样支持飞书、钉钉和 qq 来操控电脑。而且我个人认为它的操作反馈是大于 cloud bot 的。 你看它在操作的时候，边框还有一个高亮显示， 这样会明显的感知到他正在控制你的电脑接入流程。他们还给你提供了保姆级的文档，只需要填入 app id 和 secret 就 可以马上接通。建议所有想拥有超级电脑的宝子赶紧给我充，因为真的太简单了！如果你拥有了这台超级电脑，你最想用来干什么？评论区留言。
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02:32查看AI文稿AI文稿给大家说一个，我最近发现的就是这个水冷，还有这个富平，它是很占显卡资源的，就是你玩 ai 的 时候呢 啊，如果说你把这个屏幕一直开着，然后他突然会闪一下，然后这个机器就自动关机了，就会崩掉，然后你再去性能里面去看。呃，他这个水冷他是很耗那个内存的，然后又回头内存就会崩掉啊，最好呢还是呃 买那种它自己有几十 m 的， 可以存个图片动图什么的啊，就不耗资源，它自己跟着循环播放啊，不然就很容易崩。你看就比如说我我我这个我现在在跑 ai 的 时候呢啊，我用的先看还是这样的哦。啊， 两张五零九零的，然后内存也是快占满了，结果它刚刚崩了很多次，然后我在这里进城里面我把那个驱动水冷的给它关掉了，关掉了之后我现在我一直都没有崩过， 而且也没有自动关机过，就是做这种 ai 视频的话，它是很耗内存或者说很耗显卡资源的啊。还有一个就有没有一种办法就是能让这个 这两个东西，因为我 cpu 不是 有核显吗？能，能不能让核显来控制它们两个显卡就忙显卡的就行了。呃，这个我 而且我显我这个 cpu 的 核显我也不知道怎么开啊。呃，如果会开的可以教一下啊，不会的话呢，如果跟我一样遇到这个我就告诉你，如果玩 ai 的 话，尽量把这玩意给它关掉啊，不然它 确实会呃影响速度，而且还会呃跑着跑着突然崩了，你想你等那么久，他突然崩了怎么办？重新打开，然后再操作一遍，很麻烦的，所以就是这个，呃，水冷和这个屏幕什么的尽量还是买那种， 就是他自己带内存的，带内存你把东西存在屏幕里面，这样他就可以循环播放了。那玩意我怀疑也很耗那个啥， 比如说我现在，我，我现在我才跑到歌词部分，跑到歌词部分，你看他的呃 显他的显卡占用情况已经跑到这里了，如果说跑到视频部分就会占百分百，百分百，相当于这个东西他有时候会一卡一卡的，有时候直接闪，闪两下你就要注意了，他，他就要关机了，他就。
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02:46查看AI文稿AI文稿没有 api 接口怎么办？今天这个项目正好解决这个问题。它叫 c u a， 它不是普通聊天机器人，也不是一个单独的大模型，你可以把它理解成一套让 ai 真正操作电脑的工具。什么意思？ ai 可以 看屏幕、点鼠标打字、打开浏览器、执行命令，甚至在一个虚拟电脑里完成任务。它解决的问题也很直接，很多软件没有 api， ai 没办法直接调用。那怎么办？只能像人一样去看界面、点按钮、填表格， 而 c u a 做的事情就是给 ai 配上眼睛和手。那小白怎么理解它？你不是直接拿 c u a 来聊天，也不是装完它就能马上赚钱。更准确地说， c u a 是 用来搭自动化 agent 的 底层工具。 比如，你可以让 ai 自动打开网页、搜索资料、登录后台，下载报表、填写表单、操作浏览器、测试网站流程，甚至控制一个虚拟电脑完成一整套任务。 如果只是体验基础功能，你需要会一点 python 和 docker。 如果想让它真正变聪明，还需要接入大模型 api， 比如 cloud gpt、 gemini 这类模型。所以，它不是小白开箱即用的工具，还是偏开发者。它的优点很明显，第一，想象空间大， 未来很多 ai agent 不 只是聊天，而是真的能操作电脑，完成任务。第二，它不止支持浏览器，还能做桌面级自动化， 这比普通网页自动化工具更进一步。第三，它有沙盒环境， ai 可以 在虚拟电脑里操作，不容易影响你的真实电脑，安全性更高。 第四，它适合做企业自动化，比如自动进后台，下载数据、整理表格、生成日报，这类场景是有商业价值的，但缺点也很现实。第一，门槛不低， 小白直接上手会有难度，需要懂 python、 docker、 api 和虚拟环境。第二，成本不一定低，如果用大模型识别屏幕，判断下一步，每一步都可能消耗 api 费用。第三，稳定性是问题，界面一变，弹窗一出，按钮位置一换， agent 就 可能点错。 第四，它不是完整产品， c u a 更像底层基础设施，不是一个开箱即用的 ai 助手。所以我的判断是， c u a 很 有价值，但更适合二次开发。 如果你想商业化，不要卖，我封装了一个 c u a， 这个说法太抽象，用户不一定买单，你要卖的是具体结果。比如我帮你每天自动下载电商后台报表，我帮你自动整理竞品数据，我帮企业把重复的软件操作自动化，我帮你做一个网页调研 agent， 这样才更容易收费。 一句话总结， c u a 是 给 ai agent 的 操作电脑用的基础设施，它很强，但不是小白急用工具，真正的机会不是卖工具本身，而是基于它做垂直自动化服务。
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01:50查看AI文稿AI文稿今天有个重大的更新啊，可以在手机上使用 code x 了，我自己还没有更新，给大家来一个一镜到底啊，怎么去在手机上完成一个配置？好，所以你的 code x 要更新到最新的版本，然后左侧这个图标里面就会有设置 code x 移动版，我们推进看一看，点开 就是这个页面了，同步到你的手机啊，也要更新到最新的版本，我们点开有一个 code x。 好， 我们先在电脑上操作，点击开始设置允许你的手机控制条，电脑好，点击允许，这个时候你的移动设备就要去扫个码，你要拿着你的手机又说是苹果手机，用你的原相机去扫，看到没有，这里就会有一个打开的按钮，点击 点击连接，你看这里就有个授权的界面啦。这一步大家要注意，很多人在他的 app 里面找扫码的入口，没有一定要原相机去扫，这是第一个问题，第二个问题，有人扫了之后回到这个界面，还是等待桌面连接，我就这个问题卡了好久，六处提供解决方案，大家一定要注意看打开你的终端去安装 code c l i 的 能力这个命令， 然后装好之后输入这个指令，它就会帮你去配置，你不管它，它配置完之后，你这边就会弹出一个授权手机了，这个就可以弹出来了。好，这个时候我们点授权，继续再点授权， 等待它完成安全设置。这边已经可以看到我电脑的 code s 工作区了，再看看电脑端显示已连接这里可以点开， 这个是控制你的应用的，这个是控制你的浏览器的，可以点开安装一下，我之前没有装好，然后点击完成设置，我们对看一下操作啊，我们点一个昨天没有做完的，我们试一下，继续完成这个任务啊，帮我重新写一个最新的脚本。好，这是我刚刚发的一个指令， 这里面的功能跟桌面端的都是一对应的啊，这个是上下文的窗口的占用，这是对应的模型的选择都是可以的。好了，搞定啊，生成了一个五月十五号无一一的一个 m d 的 文档，我们继续回到文档上， 这是六叔放文档的地方，你看对应的文档已经生成了，终于可以在手机上去干活了，这个配置流程大家赶紧去试一试。好了，我是六叔，拜了个拜。
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03:58查看AI文稿AI文稿大家好，今天讲一下怎么使用这个字节跳动的这个桌面智能题叫 u i tars， 这个可以帮我们操作电脑啊。 首先这个是安装包，安装包可以免费分享给大家，但是原代码是我改过的，所以改过定代码售价是六块六。然后打开这个软件以后呢， 我有这样的一个界面啊，但是打开之前大家要设置一下，找到这个属性啊，找到这个金融星，然后选这个管理员身份运行就可以了。我打开这个 软件的界面有这两个，这两个不用管，一般不用管，除非你需要这个远程啊，去完成一些远端上的任务。这个需要先充一百块钱到这个 官网，然后再去使用啊，一般情况下直接选这个，然后呢？那是操作电脑嘛？操作本地电脑嘛，配置非常重要。首先选第四个，最后一个，然后这个我会奉献给大家。 然后 api k 和这个在哪里呢呢？在这里呢，在这个网站。呃，在这个网站打开以后呢，实际上是 这样一个界面啊，要选这个，打开这个网站以后选这个 g u i agent， 然后选这个，第一个，选这个模型啊，模型部署选这个，随便写一个名称，然后测试 直接创建就可以了， 然后这里拿到 api k。 第一步，第二步是这里拿到这个模， 模型名称啊，准确名称啊，然后直接在这里。呃，直接在模， api k 在 这里，然后模型名称在这里，然后完成以后它就它就你就。 对啊，验证一下就可以了。然后呢，我在我在这边简单测试一下。 呃，我先把这个模型名称啊给他放进去， 呃，大家记得要是换了这个模型名称的话，得这边也得写一下，因为我认证嘛，可能要实时认证，所以说需要这个， 然后换完以后呢，还得再重重新就是开一下这个软件呢，这也是一个使用技巧啊， 可能要使用的时候要注意的地方啊，可以了啊，结果我刚才其实刚才已经打开过一次啊，所以说现在再开一次 刚才也是成功的，现在应该百分百没问题。嗯 啊，完成了以后他就会回应一下我们，然后复杂一点的任务的话也可以做到。我刚测试了一下他这个画这个汽车画了这个。 呃，为了不占用大家时间呢，我就不测试这个非常复杂的任务，大家可以自己体验一下，然后拿到这个网址以及这个 需要用的这个配置这个 u r i 了，我可以分享到评论区啊，好，谢谢大家。
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01:22查看AI文稿AI文稿如果不想再交各种 ai 工具的月租费，那么你可以试试我的这种玩法。我把 deepsea v 四接入到了 windows 电脑，准确地说，不是把大模型装进电脑，而是在电脑上安装了一个开源项目，叫做 deepsea t u i， 让 deepsea 变成了个运行在本地文件夹里面的 ai agent。 这个有什么用呢？他可以在你授权的情况下，直接读取电脑里面的施工合同、招标文件、项目资料，可以帮你写联系函，整理资料清单，生成审计风险提示，甚至可以帮你提交施工组织方案。更有意思的是，他不用再写复杂的提示词，直接用大白话指挥他就可以了。 比如我让他去官网查一下驻建部门最近有什么政策，有哪些他就自己去找，自己去整理，再把结果汇报给我。如果我把自己做的施工组织技能 skill 给他，他就可以按照我的工作逻辑，一步一步帮我写施主方案。 这个东西有几个好处，第一，开源项目本身是免费的。第二，只要你去 deepsea 申请一个 api k 安装，配置好之后就能用。第三，他的使用成本比较透明，你不用再买一堆看不明白的会员套餐， 只需要按照自己的 a p i 调用量付费，用多少花多少，后台都能在 deepseek 的 a p i 里面看到。当然，它也有一个门槛，界面不是网页的，是终端的。刚开始看还有点不习惯，需要花点时间。保姆级的教程以及需要的软件和代码我都给你准备好了，等你来拿。
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01:42查看AI文稿AI文稿每天一个工具小技巧第四期，今天我们带来的是 jimmy jimmy 小 技巧免费 api 调用。上期视频我们讲了 skill finder 实验技能查找器， 这期视频我们带你免费使用 jimmy， 话不多说，我们开始今天的小技巧。首先我们需要先去创建一个免费 api， 登录官方开发者平台，开启模型权限， 找到这个创建 a p i 的 按钮进行点击，然后就会进入这个页面，找到右上角的一个创建按钮，然后点击创建， 就会弹出一个密钥的创建页面，填入一些说明标记信息后就可以点击创建按钮，点击后你的 a p i 密钥就生成完成了，此时我们就拥有了测试权限。之后我们怎么使用这个密钥呢？ 我这边演示的是一个我在用的一个使用方案，配合常用的开源调试工具进行连接我使用的这个，然后下滑找到其安装命令，通过简单的环境配置完成对接，我们打开终端输入安装命令并回车等待配置完成后，我们通过这个命令 输入，加上我们开始的创建的 api 秘钥后，回车之后会出现选择界面，这里我们选择 yes， 然后到了输入界面，再输入界面我们选择 api 选项，然后我们的这么奈可以就安装完成了，这里我们只需要输入启动命令，这么奈就可以打开这个聊天界面了， 在这里可以体验多模型带来的智能响应，赶快去试试吧。好了，本期的视频就到这里了，觉得这个小技巧有用的话可以点赞收藏本期视频，想了解更多小技巧的小伙伴可以关注我，每日更新工具类小技巧，我们下期视频再见喽！
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01:42查看AI文稿AI文稿甚至你的个人信息都不值得拿来保护。有网友这么跟我说啊，我是觉得你也太卑微了吧，那我们人也是一个情感动物，是一个情感复杂的动物，那谁心里没有一点很宝贵的东西不想让别人知道呢？ 那如果你使用一些云端大模型，像豆包啊， gpt 啊这些呢？那你的信息就会上传到云端是吧？那有可能你的日记里面有某一句话，就会被大模型拿出来去回答别人的问题。 所以呢，部署本地大模型，你说拿来它做复杂推理和预算啊，我觉得倒没什么必要啊，因为这些你在你选云端大模型就可以了， 就是你个人的日记和工作笔记，你不想让别人知道了，你放在本地，然后，呃，用本地大模型去推理辅助你，你回答你我觉得就够了。这个我觉得才是部署本地大模型的意义。 然后我之前说我的显存是八 g 是 吧？然后部署七十二 g 大 模，七十二 b 大 模型，然后他回复的很慢。 确实是，然后经过我很多天的学习和调研啊，我发现一套终极的解决方案，这套方案呢，能让我们的老电脑，老的显卡都都能用上。聪明的大模型 就是用混合推理的模式。那混合推理大模型像他的工作方式是用到哪里就把哪个信息搬到你的显卡里面，用 cpu 的 能力放进去搬运，然后不用的信息，但是放到你的内存条里面，就是充分发挥你设备硬件的性能， 而不是说完全用你的显卡显存能力去扫描去算你的问题。有了成熟的方案之后呢，我会用我的台式机去部署这样的方法，然后后期我也会把使用的效果发出来供大家参考。
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01:37查看AI文稿AI文稿你的小龙虾呢？现在终于长出了眼睛和手，也就是说他现在可以直接控制你的电脑了，不是通过代码，而是可以直接看到你的电脑屏幕，比如说你让他通过某信去发送消息，或者说，呃，打开音乐播放器去播放软件，那么所有可以用鼠标和键盘能够执行的操作他都可以完成， 那么他实现的方式呢，就是去安装这个叫做 pick 部的这个开源项目，那么你安装好之后呢，他就可以识别屏幕，并且点击拖拽输入等等的一个操作。 呃，大家可以看到他实现的一个方式呢，就是通过这个截图，那么截图完成之后呢，他去分析这个图片上面所有的按钮，所有的文字，然后他根据你的任务去理解， 那么这个如何去点击，如何去输入等等的一个一整个执行的一个顺序。好在这里大家可以看到他可以去点击 输入，查看滚动按键盘，菜单窗口等等，这个功能还是非常多的，那么我们如何去安装呢？在这个项目里面，他这个下面给大家完整的完整的这个安装的流程和一个指南，不过大家呃想要看起来还是非常的麻烦的，所以说呢，我们帮大家把这个项目里面的所有内容 给他转移到了咱们的本地的文档里面，在这个文档里面大家可以看到这个有完整的一个安装流程，我们经过简化的一个流程，并且呢还还给大家有这个安装包，那么下载直接双击安装就可以了，就是比官网那个开源项目里面的更加的简单简洁。 那么在这个文档里面啊，如果大家想要去安装的，直接拿走这个文档，直接去按照这个步骤去操作就可以了，有什么问题呢？可以在视频下方给我们做一个反馈。
08:57查看AI文稿AI文稿全网最全的 ai 选设备指南啊，不管你用 cloud gpt 还是自己跑本地的模型，这条全覆盖完大家实际的用法来做推荐，从几百块到几万块的方案都有，看到最后一步呢，还有一个不花分文，让你的老电脑去老记福利再战几年的跑 ai 的 方法。在推荐设备之前呢，希望大家先搞清楚一件事，就是 二零二六年用 ai 的 人啊，分两个阵营，第一种呢，是调 a p i 的， 用这种云模型的，你用 cloud gpt 五点五 jimmy 在 cloud code 上或者说 call text 上写代码，跑 agent 做自动化模型，不在你的电脑上跑，而在别人的云端，你的电脑呢，只是一个遥控器好。第二种，跑本地模型呢，不管你们跑什么模型，这个模型呢就跑在你的机器上， 你的电脑呢，就是服务器本身。这两种人啊，对电脑的要求是完全完全不一样的。调 a p i 的 人呢，用三万块钱买了一张 r t s 五零九零，纯属浪费你的显卡，根本没有参与你任何一个环节。那如果你要跑本地模型的人，你去买了一台轻薄的本八 g 显存， 挨打，你任何模型你都塞不进去。在这里呢，大家先搞清楚自己要用哪一种钱才能花得对。先说第一种啊，调 api 的 就是用云模型的，我们应该是占大多数的啊。再翻译一下我们大家的需求，我们需要的不是算理，而是效率。 我们电脑上需要完成的事就是开一堆的窗口跑 cc， 靠 text， 同时挂几个 a 键的处理素材，偶尔呢，让 ai 再自动剪剪视频。这种做法呢，三个东西会决定我们的体验。第一，运行内存一定得大， cce 跑起来，浏览器多开，再挂几个 a 键的脚本。 十六 g 的 内存已经是盖板的生存线了啊，三十二 g 才会将就舒服，内存不够，系统就会开始 卡，卡到你怀疑人生。第二， cpu 不 能太差，你跑的不是 ai 模型，但你同时跑的东西多啊多，现成的能力要够， 目前呢，在二零二四年之后出的中高端的处理器还都能扛得住好。第三，网速要稳，你的 ai 跑在云端，所有的请求都需要通过网络， wifi 的 信号差，宽带不够， cloud 回一句话都要等很久。这不是 ai 慢啊，就是你自己的网络慢。知道了这三件事呢，选设备这个事就很清楚了。我的推荐 mac， 如果你是调 a p i 的， 用云端模型的 mac 是 目前最好的选择。原因非常简单， mac os 的 终端生态对开发者最友好， cloud code， 各种 ai 工具在 mac 上的体验是最流畅的，没有之一。功耗低，风扇几乎不转，二十四小时挂机电费忽略不计，做一些具体的推荐吧。如果大家做内容跑业务的，搞自动化， mac mini m 四三十二 g 或者六十四 g 的 内存价格六千到一万四左右，二十四小时你都可以全开，电费一个月就几十块。 你用 windows 的 台式机做同样的事呢，光电费一个月就得好几百了。好，如果你需要经常出差，需要移动办公呢？那 macbook air m 四 二十四 g 或三十二 g 的 内存优势是清，续航长，如果你的预算比较紧的话，五毛上二手的 mac mini m 二十二 g 内存两千出头吧，跑个 c c， 挂几个自动化的脚本完全够用。 windows 的 用户呢，如果你不想换系统，选一台三十二 g 的 内存， i 七 r 七以上的机器都行。 重点是内存的大，硬盘快，显卡。只要你做的不是视觉相关的，吃渲染的，对你来说这个事不重要，省下来的钱去买 api 的 额度更划算。再说第二种吧，跑本地模型的你们是少数，但你们的需求完全不同。 你要做的事是把一个几十 g 的 模型加载到你的硬件里，用你自己的算力去做推理。这种用法呢，吃的是三个东西啊。第一，显存就是你显卡上的内存，把它理解成 ai 的 智力上限，模型越大，需要的显存越多。二零二六年十六 gb 的 显存是生存线。 十二 g 以下的显卡啊，不管新旧，跑本地模型都是不够用的，像 deepsea v 三啊，随便一开就能吃掉你显存几个 g。 第二个事呢，就是内存的内存啊，就是数据搬运的速度，决定了 ai 说话的快慢。模型加载了也能用，但回答一个问题要等多久？ 这个不是模型的问题，是你内存的内存够不够，数据搬不搬得动， ai 卡呢，就会卡在这儿。第三个事儿，硬盘的速度决定了模型加载快不快。一个几十个 g 的 模型啊，机械硬盘加载要好几分钟，但 ssd 几秒钟的事儿， 把这个事给大家猜清楚了。显存决定你能不能跑，贷款决定你跑不跑得快，硬盘决定你打开快不快。搞懂这三个事呢，就知道钱该往哪里花了，必要的花费。显存没有捷径，十六 g 是 门槛啊，越高越好。但有技巧的地方呢，是内存， 内存的频率越高，推理就越快， ddr 五八千比 ddr 五四千八推理速度能快上百分之十五以上。很多人只看内存不看频率，这就跟你雇了一个非常聪明但跑得很慢的人一样。 好可以省的地方呢是 cpu， 跑模型主要是靠显卡， cpu 不是 瓶颈。还可以省的地方就是外观和品牌，因为你买的算力不是 logo 啊。我现在根据大家使用的场景给大家提供一个配置单吧，每一套我都告诉你选什么，怎么选，哪里可以省钱。 场景一，你做 ai 视频， ai 漫画，数字人，电商素材生成了这个场景是没有办法省的，也别想着移动办公，你就是定点作战，一张桌子，一台主机，老老实实的坐着干活。两条路，第一条， windows 的 台式机 r t s 五零九零， 这是目前本地跑视频生成最强的方案。配置单呢， r t s 五零九零三十二的显存 blackware 的 架构好， cpu 选 i 七就够了。内存呢，六十四 g d r 五八千兆赫兹 硬盘的两 t 的 ssd。 一 手的价格，整体预算四万到五万五之间啊，嫌贵的话，显卡选二手的，两万八到三万二就能搞定。 四 k 视频渲染速度比上一代的四零九零快上了两倍。第二条， max studio m 四 ultra， 苹果这边能打的只有，而且只有这一台，统一内存最高一百九十二 g， 全部可以拿来跑模型，优势是 cuda 生态不支持 部分的视频生成工具，只能跑在 n 卡上啊。如果你的工作流主要用的是 comfy， ui 啊， stable， diffusion 这些东西，选 windows， 如果你更偏向于用苹果的生态， 用 m l x 的 架构 max studio， 你 可以考虑定制版的预算在三万到五万。场景二，做自媒体，主要跑文案，模型啊，处理素材，偶尔出图， 十六 g 的 显存就够用了。这个场景呢，有三个选择。第一个选择， mac mini m 四内存去选三十二 g 或六十四 g 的 定制硬盘的无能选最小的，因为我推荐大家去用 nars， 不要在内置硬盘上多花钱，价格六千到一万四啊，二十四小时你都可以挂着跑模型，电费忽略不计， 安静稳定，放桌角不占位置。第二个选择， macbook pro m 四 pro 内存要选四十八 g， 如果你需要移动办公啊，又想本地去跑模型， 这是目前最好的笔记本方案啊，统一内存，四十八 g， 全部可用，续航构成一整天，然后价格是一万六到两万。第三， windows 的 台式机，二手的 rtx， 三零九零，二十四 g 的 显存， 二零二六年依然是性价比最高的 ai 两室啊，整机六千五到八千五之间，三零九零呢，是老卡了，但二十四 g 的 显存能跑的模型比很多新卡还要多。 选这一条路的好处呢，是 c u d a 的 生态全兼容啊， comfy u i s d 奥莱玛，全部开箱即可用。 好。场景三，你是一个开发者，然后想本地的去调试和微调一些模型， mac 是 最省心的选择啊。 m 系列芯片的统一内存，显存和内存是通的。买了六十四 g， 这六十四 g 呢，全部可以拿来跑模型，不用折腾驱动， 不用配 c u d a 的 那个环境。推荐的 mac mini m 四内存定制，六十四 g 硬盘五百一十二 g， 一 万二到一万四啊，能跑大份的主流开源模型，如果预算还能再拔高一点， mac studio m 四 max， 内存一百二十八 g， 跑七十 b 以上的大模型也能完全扛得住。最后给大家总结一下选购的逻辑啊，千万不要买十二 g 以下的，现存的新卡入场就已经被淘汰了。 windows 呢，去选 n 卡， 新卡只看五零系列，旧卡只看三零九零。 mac 呢？苦恼选 m 四以上的芯片啊，内存拉满硬盘的，选最小 内存频率啊，要高 ddr 八千赫兹往上选。最后来说一下，给大家一个白嫖的方案，一个不花钱的方案。如果你手里有一台老电脑啊，不要扔两招，让它继续替你战斗。第一招，你手里是一个 windows 老机器啊， 赶紧去刷上 linux 系统啊， windows 本身就能吃掉你两个 g 的 显存， 还有一堆后台程序要抢资源。换了 linux 系统啊，省下来的显存和内存全部拿给 ai 用，推理的性能呢，直接能提升到百分之三十到百分之五十， 同样的硬件，换了一个系统，性能涨了一半，不花一分钱。第二招，如果大家拥有的是英特尔版的那种老 mac 啊，大家可以用 o c l p 去强升系统，不要着急卖啊，现在有一个工具叫 o c l p 啊，它能让老 mac 强行升级到现在最适配它的 mac os 新系统。 跑大模型那肯定是带不动了，但当一台静态的服务器跑一些自动化的脚本，挂一些 agent 啊，抓数据，改文案，还是完全够用的，不就相当于你不花钱多了一个二十四小时在线的助手吗？最后呢，大家有什么问题可以在评论区给我留言啊，你们需要什么样的配置，什么样的场景来使用？
1006Nelson（超级个体）
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02:13查看AI文稿AI文稿八天一点二亿投稿只花了九块钱，这条视频带你手把手把这个东西装到你的电脑里面，装好之后呢，你就会有一个有手的 ai 了，让 ai 直接读你的文件，改你的文件。比如我像现在先做一个小程序，页面直接说帮我做一个首页有按钮有列表，点一下就有反应， 他就会自己去看结构。然后呢，开始改文件，做个自动整理文案的小脚本，甚至只拿一个 excel 的 项目让他来改样式都可以。你可以先不用把编程从头学一遍，先把一个小东西跑起来。我上条视频的里面的小程序，还有现在用的工作流呢，都是靠这一点跑起来的。 所以呢，这套整个流程呢，我整理了一套文档，各位老板现在没有时间装的话可以先收藏，有空的话可以对着文档一步一步来。视频里呢，我只讲一些最短路径啊，免得浪费大家时间。 首先第一个先下载 vs code， 在 扩展市场里面搜 cloud code， 打开安装官方拓展，装完之后左侧会有个 cloud code 入口，直接点击 vs code 就 可以跟它对话了。装完然后接着装 cc switch， 一个模型切换开关， polo 的 扣了，还是那个工作台，但后面真正干活的可以切换到我们的 d 四 v 四，接着就是我要配置我们的 d 四 v 四，然后呢，模型要填对，填完之后保存就可以选择我们的 d 四 v 四。直接跟他说做一个个人网页，他会先少量的内容告诉你要改什么地方，这就是我说的有所对， 哎，重新报税也正常，复制回去，让他自己去判断原因再退出。所以呢，对普通人来说呢，最好的点就在这里，先把需求说清楚，然后他一步一步的去给你往前退，不懂的再去问他。这个方案呢，不需要魔法配置，门槛低， 价格低到可以让你敢去多试几次。他当然不是每一步都完美啊，复杂项目一样会犯错，但偶尔也会绕路，但你不会心疼你的头肯你就不敢让， 可能之前心疼呢，不敢让他多跑几步，这就可以了。但是我建议大家第一次先别做太大产品，先拿一个小小的需求去练手，先跑通一次肯定比看十次教程都有用。
