【代码】OpenClaw 系统提示词。

OpenClaw的记忆召回系统采用混合搜索策略，结合向量相似度和关键词匹配计算置信度分数

用通俗语言解释图神经网络（GNN）及其在金融投资中的应用，包含数据准备、训练推理全流程说明，并附具体案例。

Agent（智能体）是一种能**感知环境、自主决策、执行动作**的智能实体，当它与大语言模型（如通义千问QWen、GPT）结合时，形成一种**“增强型AI系统”**

**Youtu-GraphRAG** 是一个基于图Schema实现垂直统一的图增强推理范式，将GraphRAG框架精巧地集成为一个以智能体为核心的有机整体。实现了通过在图Schema上的最小化人为干预下进行跨领域的无缝迁移，为业界应用提供了泛化、鲁棒、可用的下一代GraphRAG范式。

对抗生成网络是一种深度学习模型，通过两个神经网络——生成器和鉴别器之间的博弈来生成数据。

在Transformer模型中，前馈网络（Feed-Forward Network，FFN）是一个关键组件，其作用是对每个位置的表示进行非线性变换，增强模型的表达能力。

LeNet-5最初用于MNIST数据集的手写数字识别任务，取得了高达99.2%的准确率。这一成就标志着深度学习在图像识别领域的突破，并为后续的神经网络研究奠定了基础。

**特征工程** 就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

计算机视觉领域，遥感图像中的目标检测，识别和定位不同类型的飞机是一个典型的应用场景。本文利用最新的YOLOv11模型来解决这一挑战，通过构建一个高效的飞机检测模型，实现对遥感图像中各类飞机的精准识别。