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openclaw新手入门指南:一文看懂环境搭建、模型配置与 WebUI 远程访问

蓝耘 MaaS(Model as a Service)平台提供了兼容 OpenAI 协议的 API 接口,允许开发者通过标准化的 HTTP 请求调用高性能模型,如 DeepSeek-V3.2。此步骤中,底层操作系统已被封装,用户无需手动处理 Docker 容器配置或 Python 依赖环境,直接通过镜像实例化即可获得开箱即用的 OpenClaw 服务端。这种策略允许开发者先完成基础框架部署,随后通

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全栈智能化开发:深度解析 Claude Code 与 Ui-Ux-Pro-Max Skill 的协同构建体系

在软件工程的演进历程中,AI 辅助开发已从简单的代码片段补全跨越至全链路的自动化构建。Anthropic 推出的 Claude Code 代表了这一领域的最新突破,它作为一个驻留于终端的智能代理,能够理解复杂的文件系统与项目架构。结合 UiUxProMaxSkill 这一特定领域的专家级技能包,开发者能够在极短时间内构建出符合工业级设计规范的 SaaS 系统。本文将深度剖析从凭证获取、环境净化、核

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openclaw新手入门指南:一文看懂环境搭建、模型配置与 WebUI 远程访问

蓝耘 MaaS(Model as a Service)平台提供了兼容 OpenAI 协议的 API 接口,允许开发者通过标准化的 HTTP 请求调用高性能模型,如 DeepSeek-V3.2。此步骤中,底层操作系统已被封装,用户无需手动处理 Docker 容器配置或 Python 依赖环境,直接通过镜像实例化即可获得开箱即用的 OpenClaw 服务端。这种策略允许开发者先完成基础框架部署,随后通

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openclaw新手入门指南:一文看懂环境搭建、模型配置与 WebUI 远程访问

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Doubao-Seed-Code模型深度剖析:Agentic Coding在Obsidian插件开发中的应用实践

Doubao-Seed-Code是一款专为"Agentic Coding"任务深度优化的全新代码模型。它为真实的、复杂的编程任务而设计,在长上下文理解、任务规划、代码生成与调试方面均有卓越表现。为了全面检验其在真实开发场景下的应用能力,特别是其视觉多模态(VLM)能力,本文将通过开发工具Claude Code,实战完成一个功能完备的Obsidian插件。

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#网络#人工智能
从社死边缘拯救我:用 AR 眼镜打造“亲戚称呼助手“

解决方案无非几种:● 记在手机备忘录:掏手机、解锁、搜索,太慢,而且当着亲戚面查手机很不礼貌● 记在小本本上:更尴尬,像是在做作弊小抄● 让家人提醒:每次都要麻烦别人,不靠谱想了很久,我注意到桌上的 Rokid AR 眼镜。对比维度手机AR 眼镜使用隐蔽性众人可见你在查手机只有自己能看到屏幕内容操作便捷度掏出→解锁→搜索→查看抬眼即见,无需动手社交压力明显在看手机,不礼貌自然地瞟一眼,谁也发现不了

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Llama-2-7b在昇腾NPU上的六大核心场景性能基准报告

随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展,其底层算力支撑硬件的重要性日益凸显。传统的GPU方案之外,以华为昇腾(Ascend)为代表的NPU(神经网络处理单元)正成为业界关注的焦点。为了全面评估昇腾NPU在实际LLM应用中的性能表现,我们进行了一项针对性的深度测评。本次测评选用业界广泛应用的开源模型Llama-2-7b,在昇腾NPU平台上进行部署、测试与分析,旨在为开发者和决策者提供一份详实的核心性

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#java#开发语言
昇腾 NPU 实战:Gemma 2 模型部署、多维度评测与性能优化全流程解析

随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展,模型的规模与能力不断攀升,对底层计算硬件的性能和效率也提出了前所未有的挑战。Google 推出的 Gemma 2 系列模型,以其卓越的性能和开放的生态,成为了社区关注的焦点。与此同时,以昇腾(Ascend)NPU 为代表的国产 AI 计算硬件,凭借其独特的 Da Vinci 架构,在 AI 推理与训练领域展现出强大的竞争力。本文将详尽记录在昇腾 NPU 计算

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#昇腾#华为云
昇腾NPU适配Apex避坑指南:从编译失败到顺利安装

通过这个指南,从为什么用Apex Patch到安装和问题排查,我们基本掌握了流程。整个过程其实最容易卡在环境依赖版本不匹配和编译时的路径设置上。作为开发者,装好Apex不只是步骤,还能帮你加速AI训练。从原理到实际,试试看。昇腾NPU在兴起,Apex Patch能帮大忙,赶紧克隆仓库上手吧!注明:昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。

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#elasticsearch#大数据#搜索引擎
手把手带你用MindSpeed-MM在昇腾910B上训练Qwen-VL:从环境搭建到Loss收敛

坑确实有,但路已经通了。相比于一年前还要自己手写算子适配,现在 MindSpeed-MM 基本上把脏活累活都干完了。对于想在国产算力上布局多模态大模型的团队来说,这绝对是目前最佳的切入点。几个核心建议:环境隔离:不同版本的 CANN 包尽量用 Docker 隔离,不然环境变量会教你做人。数据质量:多模态模型对数据非常敏感,清洗逻辑比调参更重要。关注社区的更新频率很高,遇到问题多去 Issue 区看

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#人工智能
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