目录
3.3.2 自定义chatMemoryProvider 配置bean
4.2.2 ChatMemoryProvider 配置bean改造
在于大模型对话的时候，细心的伙伴们会发现，前面跟大模型聊的一句话，后面再基于这句话继续问问题的时候，仍然可以得到预期的回答，这就是大模型的记忆能力。什么是记忆功能？默认情况下向大模型每次发起的提问都是新的，大模型无法把每次对话形成记忆，也无法根据对话上下文给出人性化的答案。比如：我的第一次提的一个问题，大模型给出了一个回答的列表，当我再次提问这个回答列表中的一个问题时，它就不知道我在说什么了，因为大模型已经失去了上一次的提问记忆。所以让智能体（如AI助手、机器人、虚拟角色等）拥有记忆功能不仅能提升交互体验，还能增强其功能性、适应性和长期价值。
在开源大语言模型（LLM）生态中，OpenCode 凭借其多样化的免费模型矩阵（如 Trinity Large Preview、Big Pickle、MiniMax M2.5 Free、GPT-5 Nano）吸引了开发者与企业的广泛关注。本文将从技术架构、性能表现、适用场景等维度，深度解析这四大模型的差异化优势，并提供选型建议。 1. Trinity Large Preview：超大规模稀疏模型的“创意引擎” 开发者：Arcee AI 核心架构：400B 参数稀疏混合专家（MoE）架构，每 token 仅激活 13B 参数 上下文窗口：512K tokens（约 75 万字） 适用场景：创意写作、
一、前言 本文也是我的第一篇ZEEKLOG博客，主要内容是记录一下2025年工训赛的参赛过程，讲解一下与louisaerdusai学长一起开发的智能物流视觉方案。主要内容为：实现函数、串口与下位机的通讯和整个实现流程，希望我们的经验能够帮助大家。 本文为视觉算法开源，其他部分开源请移步：【工创赛2025-塔吊结构方案开源（2分15秒）】西安理工大学工程训练中心-ZEEKLOG博客 二、本届视觉设计由来 我在今年校赛阶段参加的是智能救援赛道，由于我们机械设计的过于复杂和一些其他原因，机械结构的反复修改，最终没有尽快实现视觉与机械结构联调，导致我们在校赛就遗憾出局。在校赛遗憾结束后，我有幸加入了学长的队伍，在重新了解了物流搬运的视觉流程后，发现使用Jetson Nano运行OpenCV算法算是更加灵活的选择。但是在省赛是我也发现很多队伍采用的OpenMV方案也可以流畅运行，就我使用这些微型视觉模块的经验来说，我推荐使用MaixCAM pro来实现简单的算法，但是不得不说OpenCV的算法实现是更加通用且灵活的，同时使用OpenCV算
git笔记之默认使用vim以及修改倒数第二次的commit提交信息到远程 code review! 文章目录 * git笔记之默认使用vim以及修改倒数第二次的commit提交信息到远程 * 一.默认使用vim方法之一：使用 `git config` 命令 * 二.修改倒数第二次的commit提交信息到远程 * 操作步骤 * 第一步：启动交互式变基 (Interactive Rebase) * 第二步：选择要修改的提交 * 第三步：修改提交信息 * 第四步：强制推送到远程 * 总结流程图 * 常见问题：如果在 Rebase 过程中遇到冲突怎么办？ 一.默认使用vim方法之一：使用 git config 命令 这是最直接且专门针对 Git 的设置方法。打开的终端（Terminal）或 Git Bash，运行以下命令： git config --global core.editor "
OpenClaw 最新功能大揭秘！2026年最火开源AI Agent迎来史诗级升级，手机变身AI终端不是梦 大家好，我是Maynor。最近开源社区彻底炸锅了——OpenClaw（前身Clawdbot/Moltbot）又一次刷屏！这个能真正“干活”的本地AI助手，在3月2日刚刚发布v2026.3.1版本，紧接着2月底的v2026.2.26也是里程碑式更新。 从外部密钥管理、线程绑定Agent，到Android深度集成、WebSocket优先传输……OpenClaw正在把“AI常驻员工”从概念变成现实。 今天这篇图文并茂的干货，带你一口气看懂最新功能、安装上手和实战价值！