如果只用一句话来定义：OpenClaw 是一个面向 Agent 的自托管网关与运行系统。这个定义比“AI 助手”更准确。原因很简单。消息入口会话路由Agent 工作区工具调用记忆系统插件扩展多 Agent 隔离安全控制所以我们说，OpenClaw 的核心不是“聊天”，而是“把 Agent 跑起来”。从官方首页的描述看，它本身是一个。

首先是安装cuda11.8。

本文详细介绍了向开源项目提交Pull Request(PR)的完整流程。主要内容包括：PR的概念说明（区分PR/MR/CR），从Fork项目到最终Merge的9个标准步骤（Fork→Clone→Branch→Code→Commit→Push→PR→Review→Merge），以及分支命名规范、Commit Message规范、PR描述模板等重要细节。文章还提供了代码同步、处理Review反馈等实用

在使用Ollama进行AI模型管理时，有时需要根据实际需求更改模型文件的存储路径。本文将详细介绍如何在Linux系统中更改Ollama模型的下载路径。在新的路径/data/ollama/models下，会看到生成了blobs和manifests文件夹，这表明模型路径已经成功更改。进入默认的模型路径/usr/share/ollama/.ollama/models，会发现models文件夹已经消失。在

摘要：一款AI浏览器插件能自动识别Notion中的伪LaTeX公式文本，并将其转换为可渲染的数学公式。该插件采用AI识别+本地补漏策略，克服了传统正则表达式难以处理复杂公式的问题。用户只需加载插件并输入API密钥，即可一键转换文档中的公式文本。项目结构清晰，适合需要频繁处理技术文档、研究笔记的用户和团队，能有效提升公式转换的准确性和效率。（150字）

我最近的工作流变成了这样：一个 Claude Code 跑前端重构，一个跑后端接口对接，一个 Gemini 在旁边做 code review，还有一个 Codex 在尝试某个不确定的实验方向。再加两个终端窗口跑测试和部署。这还没算上那些我忘了关的。问题不是"能不能开这么多窗口"——tmux 当然能。问题是你根本不知道哪个 agent 正在等你回复、哪个已经卡死了、哪个其实三分钟前就做完了在空转。你

决策大模型作为新一代人工智能的底层技术，能够赋能智能体（AI agent）在数字世界做出有效决策，也能助力具身机器人在物理世界实现有效决策。它不仅推动了智能体在复杂环境中的自主决策能力，还为多领域应用提供了新的技术思路。

MCP，即Model Context Protocol（模型上下文协议），是由Claude的母公司Anthropic在2024年底推出的一项创新技术协议。在它刚问世时，并未引起太多关注，反响较为平淡。然而，随着今年智能体Agent领域的迅猛发展，MCP逐渐进入大众视野并受到广泛关注。今年2月，Cursor宣布正式支持MCP功能，这无疑为MCP的推广按下了加速键，使其迅速走进了众多开发人员的视野。从

windows下卸载ollama基本上直接选中就可以卸载了，主要是怎么在ubuntu环境中卸载羊驼，这里主要通过命令行来实现。

本文深入浅出地阐述了神经网络的核心工作原理。文章首先通过单神经元模型引入权重(w)和偏置(b)的概念，解释了前向传播如何通过线性组合和激活函数产生预测值。然后重点剖析了反向传播机制，说明梯度下降如何通过损失函数计算误差，并利用链式法则将误差责任反向分配给各层参数。文中通过具体数值示例，生动展示了参数更新的数学过程，阐明了学习率的作用。最后扩展到多层网络结构，强调激活函数对非线性表达能力的关键作用，