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搭 AI 微信助手,按通道、记忆、工具、决策四块拼。GeWe API 负责个人号和外部群的消息进出,查什么、回什么写在助手服务里。
智能客服接微信,用入站、出站、会话三组接口就够。GeWe API 对应真实收发,你们内部协议保持短、异步、可重试。
问自己一个问题——"如果用户不用微信,我这个项目还能跑吗?不能跑:说明微信是项目的核心依赖,完美适配微信入口。典型就是私域运营、AI助手对话。能跑,但加了微信会更好:说明微信是个增值渠道,适合做客服入口、通知补充。判断清楚项目类型,再去选对应的接口能力和架构,后面开发会顺利很多。关于Eyun各接口能力对应的具体场景说明,可以参考Eyun 开发文档。
Vaisala近期于其Vantaa总部新建内部物流中心,以应对持续增长的产能需求。依托Visual Components 3D数字仿真平台,自动化工程团队对整个设施进行了全要素数字化建模,在施工前即完成产线布局验证、工艺流程评估及产能测算。仿真分析在早期阶段即识别出系统瓶颈,优化了现场作业人员配置,并为物料流转路径及AGV自动导引搬运车部署决策提供了数据支撑。投资规模千万欧元级项目。
摘要不得包含磁盘路径、验证码、未脱敏手机号。模型关停后,分类应能退回规则:关键词打标签,打不上就 unknown。群消息默认不进客户可见回复。发送摘要前过限频,一天一次,不要刷屏。个人微信API上的 AI 分类与摘要,是质检和工作台能力。不要把标签直接当成自动回复话术。
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),