本文介绍了一个名为 IMClaw 的开源项目，它是一个支持 ACP 协议的 AI Agent 网关，核心价值是让你通过微信、飞书等 IM 工具，远程操控 ClaudeCode、Codex、Gemini CLI 等十余种 AI Agent 在服务器上工作。

本文主要是盘一盘OpenClaw的基本内容，也是常见使用者涉及到核心点。解决网络教程太分散，官方又太详细使人眼花。01 调整心态、缓解焦虑：评估openclaw对自身的价值，要不要用缓解一下持续话题带来的焦虑02 从了解、到部署、到上手实践：了解基本概念如何安装部署、可能遇到的问题如何切换各类模型供应商常见配置修改和命令使用提供一种有些深度的多Agent实践以及目前存在的开源案例03 一些可以避开

gent 不缺能力，缺的是"知道该怎么做"。Skill 就是把你的经验、流程和最佳实践，变成 Agent 可以反复调用的知识包。

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今天主要给大家先分享分享百度百舸的「大模型训推任务加速套件 AIAK-LLM」 的内容。

定义一个自定义的嵌入函数，用于将文本内容转换为嵌入向量。其中使用 ERNIE Bot 库来创建文本的嵌入，并且通过 Chromadb 库来管理这些嵌入向量。

研发数据中台（性能中台）是一个专为APP性能追踪设计的一站式解决方案平台。通过先进的数据采集与监控技术，为APP提供实时、全链路的应用性能监控服务，助力APP提升线上问题排查与解决的效率。接入情况：覆盖了公司内部50多个APP、小程序、浏览器，以及外部收购的APP。服务规模：每日处理近千亿条研发数据，数据峰值达到30万QPS，核心业务端到端入库时间达到秒级别。业务可视化报表：针对通用化业务，提供例

本次分享将讲解如何结合 profiling 工具，发现训练与推理的性能瓶颈。介绍结合GPU产品特点，利用算子融合、低精度等技术，以及Faster Transformer最佳实践，提升性能并加快吞吐。

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面向业务场景的大模型评估中面临着什么样的问题，如何解决这些问题，在实际评估中又需要注意哪些问题呢？