Linux内核版本：linux-3.0.35开发板：i.MX6SMY-IMX6-EK200拟定任务：LED闪烁

要说这两天最好的 AI 应用，非小龙虾 Clawdbot 莫属。不过人红是非多，作者被 Anthropic 指控侵权了，无奈只能将 Clawdbot 改名 Moltbot。官网也已经修改，Anthropic 真是坏事做绝了，前有封杀 OpenCode 惹众怒，现在又搞这么一出，小心眼 CEO 也算实锤了。工作不忙了，我第一时间尝试了下 Clawdbot，网上虽然也有一些教程了，但是踩的很多坑并没有

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网上有很多《跟巴菲特学看上市公司财务报表》诸如此类的文章，仁者见仁智者见智。本文重点不在于，如何分析财务报表，而是如何获得财务报表，为后续的方便分析做准备！

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MiniMax-M2.5 是原生 Agent RL 框架的，沿用了 MiniMax-M1 提出的 CISPO 算法以保障 MoE 模型在大规模训练中的稳定性。架构设计上，引入了中间层 inference server 完全解耦了训推 engine 与 Agent，engine 侧只处理 token 类数据，严格保证推理和训练的 token 一致，面向 Agent 则暴露标准的 OpenAI 接口，

你细品一下这个过程。它干的活，是把你那些零零碎碎的交互，一层一层往上提，越往上越精炼，越往上噪音越少，最后给你攒出一个高价值、还能一直往里续的认知库。我们花了老大力气去「调教」一个 AI，把你是谁、你喜欢啥、你那个项目的背景一五一十讲给它听，结果聊着聊着，可能就把之前的对话给忘记了。它不是把厚厚一摞工具日志一刀切了拉倒，而是分层卸载，一点一点地，把那堆又臭又长的过程，总结成一种很轻的 Mermai