“目标是评估大型语言模型是否能够确定提出的角色背景故事与整部小说（约10万字）之间的因果和逻辑一致性，而不是依赖于局部合理性。”
“Ollama本地运行爱好者们正在X（原Twitter）上热烈讨论，哪个小型LLM的日语能力最强，以及如何关闭“思考模式”。”
““这篇文章为日语 SLM 提供了有价值的基准，对于构建日语应用程序或本地部署 LLM 的开发人员来说，这是一个重要的考虑因素。””
“首先以“能够运行”为目标”
““无需OpenAI！使用本地LLM（Ollama）完全免费运行””
“我将其构建为个人开源项目，以探索如何将欧盟AI法案的要求转化为具体的、可检查的技术检查。”
“”
“"我认为最初的项目很棒，但缺乏可用性和灵活性。"”
“"你只需打开它就可以开始使用。无需Docker，无需Python venv，无需依赖项。"”
“没有LLM的辅助，编程有点难以想象了。”
“核心思想是排队LLM请求，无论是本地还是通过互联网，利用GPU进行处理。”
“使用Open WebUI时，聊天发送后会自动显示“相关问题”，聊天标题也会自动生成。”
“最初得出的结论是，由于交换，Llama 3.2 Vision (11B) 在16GB的Mac mini上不实用。 然后，本文转向在进行图像分析之前测试更轻的基于文本的模型（2B-3B）。”
“作者是一位前网络工程师，对 Mac 和 IT 都是新手，正在为应用程序开发构建环境。”
“文章提到了关于API成本和数据隐私的担忧，这是使用Ollama的动机。”
“自动抓取文档网站，并将其转换为包含提取的代码示例的、组织化的、分类的参考文件。”
“我构建这个是因为我有数百个 Claude 对话埋在 JSON 导出中，我再也无法搜索它们。”
“我觉得每次更新他们都在严重偏离他们应用程序的主要目的; 为本地AI模型提供一个安全的推理平台。”
“大家好，我是小鸡。当我开始对本地 LLM（大型语言模型）感兴趣并开始研究它们时，首先出现的名字是之前文章中介绍的“轻松运行最新的 LLM！让我们使用 Ollama”。”
“Cactus 实现了在手机上的部署。直接在手机上部署有助于构建能够使用手机的 AI 应用程序和代理，而不会破坏隐私，支持无延迟的实时推理...”
“主要优势在于浏览器扩展形式，这使得它更方便日常使用，特别是对于技术水平较低的用户。”
“Ollama 违反 llama.cpp 许可证已超过一年”
“Llama.cpp 支持 Vulkan。”
“Onit 是 ChatGPT Desktop，但具有本地模式并支持其他模型提供商（Anthropic、GoogleAI 等）。它也像 Cursor Chat，但可以在计算机上的任何地方使用，而不仅仅是在 IDE 中！”
“Ollama 0.4 发布，本地支持Meta的Llama 3.2 Vision模型”
“Ollama 在本地 LLM 中支持工具调用”
“如何使用Ollama语言模型和自托管的Weaviate向量数据库通过Docker在Python中实现本地检索增强生成管道。”
“Ollama v0.1.33 现在支持 Llama 3、Phi 3 和 Qwen 110B。”
“用户通过 Ollama 将本地 LLM 支持集成到 Apple Notes 中。”
“一个使用 Weaviate、Ollama、Mistral 和 Snowflake 的 Snowpark 容器服务的端到端生成反馈循环演示！”
“Ollama允许用户在Linux上使用GPU加速运行LLM。”
“虽然与运行Linux容器并不完全相同，但运行LLM也面临着许多相同的挑战。”