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这段时间，大家提到的最多的大概就是OpenClaw了。OpenClaw的出现真正带来了人们日常办公模式的改变，基于OpenClaw，很多人都能轻松完成各种传统的模式化工作，让人们从大量重复、低效、耗时长的琐碎中解脱出来，让OpenClaw成为个人的全能助理，提高工作效率，本篇将介绍并演示如何在本机快速部署OpenClaw服务，并接入聊天工具QQ，然后通过客户端完成各种日常任务。
OpenClaw是2026年初火爆全球技术圈的开源AI助手项目。它之所以备受关注，是因为它重新定义了AI助手的角色——从一个只能被动回答问题的“聊天机器人”，进化成了能主动在电脑上帮你干活的“数字员工”。官网：
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 anthropic_sdk_dart 的鸿蒙化适配指南 - 让 Claude 3.x 尖端 AI 能力深植鸿蒙应用架构 在鸿蒙（OpenHarmony）系统的智能终端、智慧座舱或分布式办公应用中，如何高效调用顶级大模型（LLM）Claude 3.x 执行深度文本理解、视觉分析或复杂任务编排？anthropic_sdk_dart 做为官方级的 Dart 客户端，为鸿蒙开发者提供了分钟级集成 Claude 的能力。本文将带您深入实战其在鸿蒙生态中的适配细节。 前言 什么是 Anthropic SDK？它是访问 Claude 模型簇（如 Opus, Sonnet,
这个组合是目前零成本、无限生成、角色一致性最强的本地方案！ Qwen（本地大模型）负责写剧本 + 自动拆分镜 + 生成提示词；ComfyUI负责图像生成 + 角色一致性 + 动态视频。 适合新手/日更党，低配8GB显存就能跑（推荐12GB+更流畅）。全流程免费、无网络依赖、隐私安全。 模型+：工作流：https://pan.quark.cn/s/efc430e1996d 一、硬件要求（必看） * GPU：NVIDIA 8GB显存起步（RTX 3060 12GB最稳），AMD/Intel也可（需ROCm/OneAPI）。 * 内存：16GB+ RAM（32GB最佳）。 * 硬盘：SSD 50GB+ 空闲空间。 * 系统：Windows
人工智能：大模型分布式训练与高效调参技术实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标：掌握大语言模型分布式训练的核心原理、主流框架使用方法，以及高效调参策略，能够解决大模型训练过程中的算力瓶颈和效果优化问题。 💡 学习重点：理解数据并行、张量并行、流水线并行的技术差异，掌握基于DeepSpeed的分布式训练实战，学会使用超参数搜索提升模型性能。 1.2 大模型训练的核心挑战 1.2.1 单卡训练的算力瓶颈 💡 大语言模型的参数量动辄数十亿甚至上万亿，单张GPU的显存和计算能力完全无法满足训练需求。以LLaMA-2-70B模型为例： * FP32精度下，模型参数本身就需要约280GB显存，远超单张消费级或企业级GPU的显存容量。 * 训练过程中还需要存储梯度、优化器状态等数据，实际显存占用是模型参数的3-4倍。 * 单卡训练的计算速度极慢，训练一轮可能需要数月时间，完全不具备工程可行性。 1.2.2 大模型训练的核心需求 为了高效完成大模型训练，我们需要解决以下三个核心问题： 1. 显存扩容：通过并行技术，将模型参数和计算任务分布到多张GPU上，突破
Embedding 使用说明 * 有啥用？！ * 他能干嘛？ * 它不能直接干嘛？ * 总结： * 浅用之法 * 食用之法 * 一、最基本用法：直接调用 `EmbedStrings` * 1. 创建 embedder * 2. 调用 `EmbedStrings` * 3. 向量拿来干嘛 * 二、完整demo * 三、带 Option 怎么用 * 四、在编排中怎么用 * 在 Chain 中使用 * 在 Graph 中使用 * 五、带 Callback 怎么用 * 六、真实场景 * 场景：做知识库问答 * 第一步：把知识库切块 * 第二步：给每个 chunk 生成向量 * 第三步：存起来