**OpenClaw模型选型实战总结：Claude系列是设计原配但成本高，GPT-5.2适合高难度工程但响应慢，Gemini长上下文+免费层适合分析任务。性价比王者是MiniMax M2.1 - 专为复杂任务优化，执行干脆稳定，成本仅为Claude的8%，适合90%日常任务。推荐组合：M2.1主力+Claude兜底，平衡性能与成本。零成本入门可选Gemini免费层+Oracle云。模型能力直接决定

OpenClaw 是一款强大的开源 AI Agent 框架，支持接入多种 LLM 模型。但当你兴冲冲地配置第二个 OpenAI 兼容模型时，可能会遭遇一个诡异的问题——不仅新模型用不了，连原来好好的模型也一起挂了。本文记录了我花费整整一天排查这个问题的全过程，以及最终发现的那个"一个参数"的真相。

用 OpenClaw 搭了个 AI 助手，聊得好的，第二天一早它就"失忆"了？本文从一个真实踩坑出发，系统拆解 OpenClaw 的 Session 机制——重置（Reset）、压缩（Compaction）、剪枝（Pruning）、记忆（Memory）、会话控制（Session Tool）——帮你彻底搞懂"对话为什么会消失"以及"怎么让 AI 记住你"

AI Agent技术正在经历从简单对话到自主行动的演进，涵盖工具使用（Tool Use）、计算机使用（Computer Use）和多智能体系统（Multi-Agent Systems）等关键方向。其核心在于通过动态推理（CoT）实现智能化决策和任务执行。然而，原子Agent的同质化、知识产权保护以及复杂Agent的护城河构建仍是当前的主要挑战。个人开发者和小型工作室可以通过深度整合AI能力、利用独

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3.8图像分类领域经典模型-概述&LeNet(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)AlexNet通过上面的实际训练可以看到，虽然LeNet在手写数字识别数据集上取得了很好的结果，但在更大的数据集上表现却并不好。自从1998年LeNet问世以来，接下来十几年的时间里，神经网络并没有在计算机视觉领域取得很好的结果，反而一度被其它算法所超越。原因主要有两方面，一是神经网络的计算比

谷歌推出的Gemini 2.5 Pro Preview是目前最值得体验的AI大模型之一，凭借其卓越的性能、亲民的体验和强大的生态支持，成为普通人接触顶尖AI技术的理想选择。该模型具备多项亮点，包括“思考”模式、顶尖编码能力、65,536 Token的输出长度、多模态理解与生成、知识更新至2025年1月以及强大的AI代理潜力。通过Google AI Studio，用户可免费体验这一模型，享受低成本探

理解 Memory、Vector Store、Storage、Agent 和 Workflow 这五个核心概念及其区别，对于设计和开发强大的 AIGC 应用至关重要。它们就像搭建 AI 大厦的不同砖瓦和工具，各有其位，互相配合。希望这篇博客能帮助你理清思路，告别概念迷茫。如果你觉得有用，！也欢迎在评论区留下你的疑问或见解，我们一起交流，共同进步！本文基于个人理解和公开信息撰写，旨在科普交流，如有不

AI 大模型的跑分表不再是天书！通过理解 ArenaHard、AIME、各类 Code Benchmarks、BFCL、MultiIF 等指标背后的含义，我们就能更清晰地判断一个模型是否真的“强”，以及它的“强项”是否正是我们所需要的。Qwen3 系列的发布，特别是其高性能和开源特性，无疑为我们提供了更多优质的选择。但记住，没有哪个模型是万能的。最好的 AI 模型，永远是那个最懂你需求、最能帮你解

AI领域的“开源”通常指开放模型权重（Open Weights），让你能用训练好的模型，但不一定给你完整的训练源码和数据。允许本地部署、研究和微调，促进了AI生态的繁荣。使用别人提供的API服务，本质上是在为昂贵的计算资源和维护服务付费，与模型本身的开源许可协议是两码事。Token计费是衡量计算消耗的一种方式。给开发者和AI爱好者的建议：你是想在本地运行、微调模型进行深度定制，还是只需要便捷地调用