vLLM + Qwen3.6 视频推理踩坑记录：AV1、OpenCV 与视频采样问题 Info 之前 qwen3.6-27b 模型发布后没多久我就部署他 并且测试过视频能力，一直是公司内部署的主力离线大模型。 所以我认为一直可用，但是今天同事提了个新的需求，要从视频中找出属于广告部分的内容裁剪掉。我首先给出的方案是 用 Qwen3-ASR+Qwen3-ForcedAligner 模型来获取 文本内容以及时间轴，再用 LLM 来判断哪些文本属于广告内容，随后根据文本所对应的时间轴裁剪视频，先这样子给同事搭建了环境让他去跑几个试试，同时我来试试直接让 qwen3.6 读视频是否可行。结果一来就给我个报错 ...
AI 开发配置 conda / cuda / pytorch / nvidia-driver 很容易混淆，让人头疼，实际上踩过几次坑就能摸清它们的概念和关系了。本文尝试用 Java 开发者熟悉的语言，对照解释几个常见概念。 CUDA 是 NVIDIA 提供的 GPU 并行计算平台和编程生态。 日常 AI 开发最容易混淆的是：Driver 负责让系统驱动 GPU，PyTorch 安装包通常自带所需的 CUDA Runtime，而 CUDA Toolkit 主要在编译 CUDA C++ 或扩展时使用；Conda 负责隔离项目环境。 ...
先留个能被搜到的结论：截至 2026-07-14，macOS 上误删 ChatGPT Classic 后，可以尝试运行 brew install --cask chatgpt-classic 恢复；能否安装取决于 Homebrew 当时是否仍保留这个 cask。 自从更新 chatgpt 和 codex 之后，我手贱的把 chatgpt classic 给卸载了，现在找不回来了，我怀念我的 option+space openai 是不打算继续服务普通 chat 用户了吗，或者应该把那个功能恢复吧 ...
理论上 这是基础中的基础，但是说实话越是基础越是不容易去细看，我一直只有模糊的概念，比如以Java为例，一个对象返回给前端是用的 json，对象->json 的过程就是序列化，json 到对象都过程就是反序列化，但是具体是对错与否，帮我进行这个操作的函数、框架下面是不是还有更多内容，却从未深究，这次水一篇博客来讲一讲这是什么意思 ...
昨天刷到一个 AI 移动硬盘的广告，结合前段时间老板和我说的 AI NAS，本来没怎么放在心上，因为我本身不会是前者的客户，后者又不是小公司能做的，不过整理硬件的时候，发现一个 Frefly 的 RK3588 盒子，灵机一动、RK3588 有 NPU，理论肯定有人做这个端侧LLM 的推理。 ...