使用openclaw channels add配置飞书机器人需完成插件安装→飞书应用创建→通道配置→事件订阅→发布应用五个核心步骤，以下是可直接执行的详细流程。
安装飞书插件（必须）
openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu # 官方推荐# 或其他兼容插件# openclaw plugins install @openclaw/feishu安装成功提示：✓ plugin @m1heng-clawd/feishu installed successfully
踩坑实录：多卡跑大模型Qwen-VL，为何vLLM模型加载卡死而llama.cpp奇迹跑通还更快？ 前言：部署经历 针对 Qwen2.5-32B-VL-Instruct 满血版模型的部署实战。 手头的环境是一台配备了 4张 NVIDIA A30（24GB显存） 的服务器。按理说，96GB的总显存足以吞下 FP16 精度的 32B 模型（约65GB权重）。然而，在使用业界标杆 vLLM 进行部署时，系统却陷入了诡异的“死锁”——显存占满，但推理毫无反应，最终超时报错。 尝试切换到 Ollama（底层基于 llama.cpp），奇迹发生了：不仅部署成功，而且运行流畅。这引发了我深深的思考：同样的硬件，同样模型，为何两个主流框架的表现天差地别？ 本文将围绕PCIe通信瓶颈、Tensor Parallelism（张量并行） 与 Pipeline
1.引言 随着大模型在各类智能应用中的广泛应用，高效的推理硬件成为关键瓶颈。昇腾 NPU（Ascend Neural Processing Unit）凭借其高算力、低能耗以及对 SGLang 的深度优化，能够显著提升大模型推理性能。本文以 Llama 3-8B-Instruct 为例，通过在昇腾 NPU 上的实测，展示其在吞吐量、延迟和资源利用方面的优势，并探索可行的优化策略，为开发者在今后的开发中提供可参考的案例。 在本篇文章中我们会使用到Gitcode的Notebook来进行实战，GitCode Notebook 提供了开箱即用的云端开发环境，支持 Python、SGLang 及昇腾 NPU 相关依赖，无需本地复杂环境配置即可直接运行代码和进行实验。对于没有硬件平台的小伙伴来说是非常便利的。 GitCode Notebook使用链接：https://gitcode.com/user/m0_49476241/notebook。 2.实验环境与准备 2.
这是我目前最重要的一套AI工作流。从信息获取到发布，几乎不用手动完成。 一、为什么我要搭建这套系统？ 信息过载的困境 如果你也在持续关注AI，应该会有同样的感受： 信息太多了。 每天打开 X、公众号、GitHub、技术社区，都会冒出大量新内容。 AI模型更新、工具更新、Agent框架、自动化方案…… 想跟上这些信息，本身就已经是一项工作。 手动写作的低效循环 更别说： * 整理信息 * 找选题 * 写文章 * 配图 * 发布到各个平台 如果全部手动完成，写作就会变成一件非常消耗精力的事。 我一度也在这种状态里： 想持续输出，但写作本身占用了太多时间。 一个关键问题 后来我开始思考一个问题： 如果写作这件事可以被"系统化"，会发生什么? 于是，我不再把AI当成写作工具。 而是开始搭一套完整的 AI写作工作流。 二、思路转变：从优化写作到优化流程 大多数人的AI写作方式 大多数人使用AI写作，是这样：
🕶️ 为什么"虚拟现实"和"增强现实"不同？——从虚拟到混合的视觉革命 🌈 大家好，我是无限大，欢迎收看十万个为什么系列文章 希望今天的内容能对大家有所帮助 今天咱们来聊聊VR和AR这个"视觉科技的双生子"！想象一下，你戴着头显在虚拟世界里打游戏，仿佛身临其境；你用手机对着桌子，屏幕上出现一个3D模型，仿佛它真的在桌子上——这些炫酷的体验，都是VR和AR带来的！但你知道它们的区别吗？ 🤔 核心问题：VR和AR的区别是什么？它们的技术原理和应用场景有何不同？ 很多人觉得VR和AR是"一回事"，其实它们差别很大！VR就像"完全进入另一个世界"，而AR是"在现实世界里加东西"。今天咱们就来揭开它们的神秘面纱！ VR和AR的本质 * 🎮 VR（Virtual Reality）：虚拟现实，通过头显完全沉浸在虚拟世界中，