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OpenClaw接入个人微信。
基于 AWS 原生服务构建统一可观测性平台，覆盖 Traces、Metrics、Logs 三大支柱。1.2 组件说明组件功能部署位置ADOT Agent应用自动埋点应用进程内ADOT Collector收集、处理、导出遥测数据Sidecar/DaemonSetX-Ray分布式链路追踪AWS 托管服务CloudWatch Metrics指标存储和可视化AWS 托管服务CloudWatch Logs日
在当今快速变化的商业环境中，企业数字化转型已成为生存和发展的必然选择。然而，许多企业在转型过程中遇到了各种局限：技术债务、组织阻力、数据孤岛、人才短缺等。AI应用架构师作为连接业务需求和技术实现的桥梁，正发挥着越来越重要的作用。本文旨在为AI应用架构师、技术决策者以及数字化转型的参与者提供一套完整的策略框架，帮助企业识别并突破转型过程中的关键局限。本文将首先分析企业数字化转型中常见的局限类型，然后
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随着AI技术从“辅助工具”升级为“核心引擎”，AI原生应用（出生即集成AI能力的软件）正在重构医疗、金融、客服等多个领域。而知识抽取作为AI原生应用的“信息消化系统”，需要从海量非结构化数据中精准提取实体、关系、事件等关键信息。本文将聚焦：知识抽取在AI原生应用中的作用是什么？云计算如何解决其算力、存储和部署难题？如何通过云服务快速搭建知识抽取系统？
OpenClaw（Clawdbot）闪电接入Telegram
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数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、泄露、修改、破坏或非法使用的过程。在云计算和大数据环境中，数据安全不仅包括数据的传输和存储安全，还包括数据处理过程中的安全。数据安全的主要目标是确保数据的机密性、完整性和可用性（Confidentiality, Integrity, and Availability, CIA）。
全虚拟化（Full Virtualization）：在虚拟机中运行未经修改的操作系统，通过虚拟机监视器（VMM）来模拟硬件环境。半虚拟化（Para-Virtualization）：在虚拟机中运行经过修改的操作系统，通过与虚拟机监视器的协作来提高性能。硬件辅助虚拟化：利用硬件指令集扩展来支持虚拟化，提高虚拟机的性能和安全性。容器化（Containerization）：在操作系统级别实现虚拟化，共享操
ReAct、CoT（Chain of Thought）、ToT（Tree of Thought）是大模型从 \*\*“直接输出答案”升级为“逻辑化推理解题”的三大核心框架，也是 AI Agent 实现复杂任务规划、分步决策的底层基础。三者均通过显式拆解推理步骤 \*\* 提升大模型解决复杂问题的能力，但核心设计思路、推理范式、适用场景差异显著：CoT 是线性单链推理，ReAct 是推理 + 行动的
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2026阿里云部署OpenClaw（原Clawdbot）接入飞书：手把手教学全记录！OpenClaw（前身为Moltbot）凭借轻量化部署、强大的AI任务执行能力与灵活的生态集成特性，成为企业智能化办公的核心工具。阿里云提供的弹性计算、安全防护与便捷的容器化部署环境，为OpenClaw的稳定运行提供了坚实基础；而飞书作为国内主流的协同办公平台，与OpenClaw的深度联动，可实现“飞书发指令、AI
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过去一年里，AI 智能体（Agent）最明显的变化，不是“模型更聪明了”，而是“做事方式变了”。
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2026年不需要技术OpenClaw(Clawdbot)一键部署教程。OpenClaw（Clawdbot）能做什么？OpenClaw怎么样？OpenClaw（Clawdbot）是什么？OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）是一个开源的AI智能体平台，凭借其强大的任务自动化能力和多工具集成特性，成为个人与企业构建智能助理的首选工具。然而，对于许多非技术背景的用户来说，如何部署Open
摘要：本文主要介绍了生成树协议(STP)及其演进版本(RSTP/MSTP)在网络冗余设计中的应用。首先分析了传统线性网络和环形网络的优缺点，指出STP通过逻辑阻塞端口解决二层环路问题。详细阐述了STP的工作原理、角色选举机制(根网桥、根端口、指定端口)和端口状态转换过程。随后介绍了RSTP的改进：P/A机制加快收敛、端口角色优化、状态缩减等。最后讲解了MSTP的多实例特性，支持不同VLAN组独立计
大模型与具身智能的协同应用催生新产业形态。与传统虚拟智能不同，具身智能强调 “身体在场”，依赖传感器、执行器与物理载体获取环境信息，通过自主学习适应复杂场景，完成操作、移动、协作等实体任务。，能够处理文本、图像、语音、视频等多元信息，完成知识问答、内容生成、逻辑推理、策略规划等任务。未来，随着大模型轻量化、边缘化发展，以及具身智能感知精度、行动能力的提升，两项技术将深度融合，在更多行业实现规模化落
为满足AI时代需求，新一代磐久超节点服务器由阿里云自主研发设计，具备高密度、高性能和高可用的核心优势，可高效支持多种AI芯片，单柜支持128个AI计算芯片，密度刷新业界纪录。吴泳铭曾表示：“阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，两者可以在产品设计和运行架构上高度协同，从而确保在阿里云上调用和训练通义千问模型时，能达到最高效率。从33%到34%再到
2026年AI Agent已从概念转变为生产力工具，能主动执行任务而非被动应答。关键在于明确应用场景，优先在软件开发、客户服务、金融、制造等高ROI领域试点。落地应分四步走：选小切口、快速MVP、迭代数据流程、逐步扩展。未来竞争不在于技术参数，而在于人机协作的顺畅程度。AI Agent的价值在于解放人力处理低效重复工作，而非取代核心业务能力。
摘要： 算法研究员的十年演进（2015–2025）经历了三大技术纪元：深度学习理论拓荒期（探索神经网络组件）、大统一模型与扩展律验证期（聚焦Transformer架构与多模态对齐），以及2025年的世界模型与内核级可解释性研究（结合eBPF技术实现神经元级审计）。研究范式从“手动设计”转向“引导智能涌现”，工具链扩展到系统内核层，跨学科融合加深。2025年的研究员通过eBPF、CXL 3.0等技术
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