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Claude的代码像代理工作流的人工智能对我来说太昂贵了。我可以在以下配置下使用VSCode运行任何大型语言模型（LLM）吗？ 16GB内存 第13代Intel Core i7 H处理器 512GB NVMe SSD 我想在VSCode中将人工智能作为本地代理工作流运行。我想使用LLAMA代理来构建它。 我尝试过Gemma3 270M和Qwen3.5 4bit，它们速度很快，但不够专注于编码。 非常感谢您的回复。 谢谢。

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这不是一个招聘帖子。我有一份朝九晚五的工作，但也有很多想要实现的想法。核心就是要坚持出现并逐步进展——但我发现自己缺乏责任感和合作伙伴，所以我想找个人合作。主要是后端和基础设施方面的工作。如果你感兴趣，请通过我个人资料中的邮箱联系我。

我和一小群朋友真心相信“1万亿美元”的浮动将会烧掉资本。我们认为这是一次土地争夺战的灾难，代币的成本无法通过未来的商业使用来回收。 如果这个理论是正确的，那么在住房债务危机之后，这就是一个空壳，因此金融界的人应该做空这些浮动，并押注于崩盘以进行清理。 撇开Polymarket的投注不谈，有人能确认是否有资金在关注人工智能领域的做空机会，还是说大家都对这个事情表示支持，没有人愿意做反向投注？ 我并不在金融科技或投资领域，我并不是为了寻求超额收益而参与其中，也不直接投资。然而，我确实对验证我的理论感兴趣，即某些聪明的人看到在这场争夺独角兽市场份额的尝试爆炸时会有巨大的上行潜力。 以NVDA为例，其做空交易占比不到2%。说实话，我无法判断这个比例是大还是小，感觉是小的。

我不断推动前沿模型的极限，并且有几个项目是它们仍然无法解决的，我在对新模型进行基准测试。每一个新模型都使得“解决”更难的问题变得更容易，但我仍然有一种感觉，它们99%依赖于我的想法。它们就是无法理解这些想法，我不得不手把手地引导它们并提供帮助。 不要误解我的意思，任何接近完成的任务它们都表现出色，并且能够结合现有的技术。我说的是模型从未见过的新想法。 举个例子，我有一个爱好项目，推动了路线优化的可能性。是的，它接近于当前的最先进水平，并且比其他所有解决方案（punnerud.github.io/mpee）要高效得多，但我必须手把手地引导模型，集思广益，想出如何压缩一个矩阵。 而且这并不是一次性的事情，几天内发生了大约40到50次。 那1%就是“新想法”的部分。为什么我能想出这些，而模型却不能？这是一个非常困难的挑战。现在这个项目是开放的，之后我考虑以同样的方式做一个前沿项目，保持其私密性并将其作为基准测试。这是测试模型中新想法的最佳方式吗？