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OpenClaw(小龙虾🦞)是一款能够操控电脑完成各类办公任务的开源 AI 智能体。本文基于 Windows 3.0.2 整合包进行实战讲解,无需手动配置复杂运行环境,纯鼠标操作即可完成整套部署。文中梳理安全软件设置、解压要点、英文路径规范、系统拦截放行等关键实操要点,附带可以直接复制的自动化任务指令,整理部署阶段高频故障的排查方案,帮助普通用户快速搭建桌面 AI 助手,实现文件分类、文档提取、
OpenClaw是一款本地优先的AI智能代理工具,提供Windows和MacOS整合包,支持图形化部署,无需编程基础即可完成安装。它能够处理文件分类、文档提取、表格生成等办公任务,所有数据保存在本地不上传云端,适合处理敏感信息。部署前需关闭安全软件避免误拦截,安装路径需为纯英文。启动后可通过自然语言指令下达任务,如文件整理、网页搜索等。常见问题包括安全软件拦截和路径错误,解决方案已提供。后续将支持
本文围绕 OpenClaw v2.9.3(Windows)与 v2.7.9(macOS),分享这套本地 AI 自动化工具完整部署与排坑经验。工具内置全套依赖,图形化操作,规避复杂的 Python 环境配置。文章梳理安装前安全软件关闭、路径规范等硬性条件,完整演示解压、自动部署、服务校验、任务测试全流程,汇总 Gateway 离线、安装失败等高频问题的处理办法,同时给到磁盘预留、版本迭代、聊天渠道对
内容生产正在经历从“技术验证”到“产业落地”的关键跨越。AI工作流如何从实验室的“惊艳一刻”走向产线的“日常运转”?当生成能力不再是门槛,规模化落地的瓶颈在哪里,人又该扮演什么角色?内容生产正在经历从“技术验证”到“产业落地”的关键跨越。单点突破易,系统协同难,真正的挑战不在于模型能否生成,而在于工作流能否稳定运转、协作生态能否有效构建。技术红利终会趋平,越过规模化这道坎之后,行业最后比拼的是对场
为此,他借用了作家 Jorge Luis Borges《巴别图书馆》的比喻:假如世界上所有可能写出的伟大小说都已经存在,而且 AI 总能第一时间挑出最好的一本,作家当然仍然可以写作,但创作本身的意义,已经不可避免地发生了变化。在他看来,数学最珍贵的从来不是证明本身,而是人类第一次发现未知、创造新知识的过程。针对前两个问题,有人说社会需要数学家从来不是为了凑够每年的证明数量,而是先确定我们需要多少能
梅卡曼德在WAIC 2026展示一脑多形理念,同一套眼脑手智能底座驱动人形、双臂轮式、半身人形、工业机械臂等多种形态。以Mech-GPT多模态大模型为核心,全球部署超27000套,通过数据飞轮机制持续进化。
2026年大模型行业已经告别“野蛮生长”,进入精细化落地、专业化细分阶段。零基础学习者无需焦虑算力不足、理论晦涩,遵循「基础筑基→原理吃透→应用落地→进阶优化→专项拔高」的递进路线,循序渐进即可实现从入门到就业的跨越。大模型学习的核心逻辑从来不是“学完所有知识”,而是以实战为导向,以就业为目标,层层递进、闭环落地。只要坚持系统学习、深耕项目实战,3-6个月即可成功入局AI大模型赛道,抓住行业红利。
而其他的多级分辨率加速方法,都是在latent空间做上采样,容易出现模糊、伪影、局部结构变形,且不同模型上的泛化性存在明显差异。不同的是,MrFlow并不是为了把预训练模型推向更高分辨率的绘图域,而是聚焦训练能力范围内的生成加速,并用系统实验拆解了其流程为什么有效。原生高清生成里,最重的计算都压在高分辨率采样上。只需要1步是因为前面的低分辨率生成+超分的有效信息已经足够充分,覆写错误信号所加的噪声
2026年计算机科学、机器学习与智能体国际学术会议(CSMLA 2026)将于2026年8月7-9日在云南曲靖盛大召开。会议将聚焦人工智能的核心驱动力,涵盖从基础算法理论到前沿技术应用的广阔议题,包括但不限于:深度学习、强化学习、多智能体系统、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、大数据分析与伦理人工智能等。
综合得分:88~98 分 优势:大参数量、多分支、分布式推理、高并发、算子最全、量化吞吐天花板 劣势:成本高、功耗大、不适合嵌入式离线单路推理 适配业务:千亿大模型在线服务、多任务 AI 中台、工业多视觉分支同步推理。综合得分:65~78 分 优势:性价比高、量化加速优秀、开发生态完善、单路低延迟 劣势:显存上限低、多分支 / 大模型瓶颈、无分布式硬件加速 适配业务:算法研发调试、单任务离线推理、
文章摘要 《ROS2语音机器人实战》记录了基于Wheeltec实车构建智能语音控制系统的完整排障过程。项目整合了ROS2 Humble、大模型中枢、KCF视觉跟随、RealSense D455相机、RTAB-Map等模块,核心解决了两个关键问题: KCF跟随失效问题:发现深度回调未触发是由于订阅了错误话题和QoS不匹配,通过改用对齐深度图和SensorDataQoS解决,并处理了深度图编码差异和D
本文提供了OpenClaw 2.7.9接入DeepSeek大模型的详细图文教程。教程分为前置准备和8个操作步骤,包括账号登录、实名认证、API密钥创建与配置等关键环节,并附接入自检清单。常见问题解答部分说明了实名认证必要性、密钥管理注意事项及模型选择建议。教程强调需确保账号实名认证、余额充足,并妥善保存仅显示一次的API密钥。通过本教程,用户可快速完成DeepSeek模型在OpenClaw客户端的
忘掉“AI”两个字,回归业务本质。能解决具体痛点的“笨办法”,远比看似全能的“聊天机器人”更有生命力。
摘要: Linux内核CFS公平调度通过CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED实现基于cgroup的CPU资源分组隔离,idle_h_nr_running字段专用于统计层级任务组内SCHED_IDLE类型的空闲任务,支撑组负载核算、跨CPU均衡及cgroup带宽限流。该字段通过逐层汇总(update_idle_cfs_rq函数)实现高效计数,避免遍历整组树的开销,确保云计算、嵌入式等场景中
摘要: 本文深入解析Linux内核CFS组调度中task_dead_fair()的核心机制,聚焦其在进程退出时回收PELT负载、维护cgroup公平调度的关键作用。通过5.15/6.1内核源码分析,揭示task_dead如何从cfs_rq移除调度实体、逐层修正task_group负载(propagate_load_avg),并配套可复现的cgroup测试代码及ftrace调试脚本。针对云容器(K8
本文深入解析Linux CFS调度器中throttled_cfs_rq链表的设计原理与实现机制。该链表是cgroup CPU带宽硬限流的核心数据结构,通过批量管理配额耗尽的CFS运行队列,实现高效的资源隔离。文章从内核源码(kernel/sched/fair.c)出发,详细剖析throttle_cfs_rq入链、period_timer定时器批量解禁的全流程,结合cgroup实操演示如何触发限流并
Cosmos 3系列全模态世界模型通过创新的Mixture-of-Transformers双塔架构,首次实现了语言、图像、视频、音频和动作序列的统一处理。该模型采用共享骨干网络中的分离参数设计,通过联合注意力机制实现理解与生成的协同工作。统一动作表征体系覆盖了从机器人到自动驾驶的多样化场景,而多模态位置编码确保了跨模态时间一致性。NVIDIA提供了40亿到640亿参数的三种模型变体,在多项任务中达
LAPA(**Latent Action Pretraining from videos**,"从视频中做潜在动作预训练")的回答非常硬核:**既然没有真动作标签,那我们就自己"发明"一套动作标签**——从无标注视频里无监督地学出一套抽象的"潜在动作",先拿它把模型大规模预训练好,最后只用极少量真实机器人数据,把这套抽象动作"翻译"成真正的关节指令。这篇工作发表在 ICLR 2025,是级联式 W
开源项目发版本这事,看着简单——打个tag、改个changelog、push上去就行了。真到实际操作的时候,每个环节都能给你整出点意外。release-management 这个仓库就是来解决这些问题的。它本质上是昇腾CANN社区的发布规范层,把版本号怎么定、changelog 怎么写、发布流程怎么跑这些问题固化下来,避免每个 maintainer 各搞各的。
Gato是通用智能体发展史上的一个重要里程碑。它证明了用一个统一的序列模型处理所有模态、所有任务是完全可行的。虽然Gato还不是真正的通用人工智能,但它向我们展示了一条清晰的道路:只要我们有足够多的多样化数据和足够大的模型,我们就可以训练出一个能完成各种任务的通用智能体。就像论文中所说的:“Transformer序列模型作为多任务多载体策略是有效的,包括真实世界的文本、视觉和机器人任务。未来,这样
摘要:OpenClaw是一款本地离线AI工具,支持零代码快速生成企业静态网站。用户只需通过文字描述需求,AI即可自动输出HTML5源码(含HTML/CSS/JS),30分钟内完成从生成到调试全流程。工具特点包括:一键部署免配置、纯本地运行保障数据安全、支持多分辨率适配和模块化定制。操作步骤分为AI对话生成、源码保存、本地调试三阶段,适合中小企业及新手使用。提供Windows版下载(58.7MB),
本文提出了一种基于Arduino和BLDC电机的多智能体协同避障系统,采用A全局路径规划与速度障碍法(VO)相结合的分布式控制架构。系统通过A算法为每个机器人规划全局最优路径,同时利用VO算法实现实时动态避障。该方案具有解耦灵活、动态安全、运动平滑等特点,适用于智能仓储、智能制造等场景。文章详细分析了系统架构、协同原理,并针对工程实施中的算力瓶颈、通信延迟、运动学约束等五大关键问题提出了解决方案。
对于2025年的市场而言,存在着很显著的一个表现特征,那就是“价格会有大幅度的下探”,它还是能够打开规模化实际应用大门的一个特别关键的要素。当下,软件算法,特别是运动控制以及泛化决策能力,乃是限制产业发展的关键瓶颈所在,从谷歌的RT - 2 ,经过Figure AI自行研发的Helix VLA大模型,一直到宇树开源模型,行业正在踊跃探寻从感知至动作的端到端解决办法,大模型的迭代速率,将会直接判定人
本文提供OpenClaw连接飞书的完整图文教程,主要包含以下步骤:1.在飞书开放平台创建企业自建应用;2.添加机器人能力并配置"长连接接收事件";3.订阅im.message.receive_v1消息接收事件;4.导入完整权限JSON;5.创建并发布应用版本;6.将获取的AppID和AppSecret填入OpenClaw配置页。教程强调必须完成应用创建、机器人能力、事件订阅、权
具身智能人形机器人正处于从实验室走向现实的关键转折点。它不仅是机器人技术的集大成者,更是人工智能从"感知驱动"走向"行动导向"的新范式。未来,随着硬件、算法、数据和标准的共同进化,人形机器人将从垂直细分领域不断向通用协作拓展,成为推动人类社会进步的重要力量。它们将走进工厂、走进医院、走进家庭,成为人类最亲密的伙伴和最得力的助手。
在当今竞争激烈的商业环境中,AI电销机器人成为了众多企业提升销售效率、降低成本的有力工具。尤其是在2026年,随着技术的不断进步,AI电销机器人市场愈发繁荣。那么,市面上热门的AI电销机器人究竟卖什么价格呢?下面我们来详细探讨。
在当今竞争激烈的商业环境中,AI电销机器人凭借其高效、智能的特点,成为众多企业提升销售效率、降低成本的得力助手。2026年,国内涌现出了不少口碑良好的AI电销机器人品牌,其中引流获客网的AI电话数字员工表现尤为突出。下面,我们将详细分析其优势,并与其他品牌进行对比。
2026年企业智能客服的选型,核心是在"确定性"与"灵活性"之间找到架构平衡点。纯状态机方案已难以满足用户自然表达的需求,纯大模型方案又面临幻觉和合规风险,"状态机+大模型双轨"架构成为企业级场景的主流选择。合力亿捷SYNEROW方案通过MPaaS Flow流程编排实现确定性控制,通过大模型Agent实现灵活理解,通过悦问知识库RAG降低幻觉风险,通过通信底座保障高并发稳定性。从测评数据看,该架构
摘要 本文介绍了一种基于ESP32-S3、MimiClaw和Arduino BLDC的智能跟随机器人系统。该系统采用三层解耦架构,融合嵌入式AI与无刷电机驱动技术,具备多模态感知、全向机动和地形适应能力。核心特点包括:1)50Hz高实时性控制,AI推理与电机控制双核隔离;2)超声波、视觉、UWB等多传感器融合跟随;3)主动避障和动态轨迹预测;4)低功耗设计,本地闭环运行。应用场景覆盖消费随行、工业