大模型正在快速改变人与机器之间的交互方式。从 ChatGPT 到 Agent，从语音交互到 AI for Science，我们正在进入一个新的阶段：AI 不再只是“回答问题”，而是开始逐渐成为能够长期协作、主动理解、持续学习的智能系统。这些问题，或许比“模型参数量增加多少”更加重要。

老鸟：好的，我们从基本概念开始。首先，在LaTeX中，我们使用\label命令为某个元素打标签，然后用\ref命令来引用这个标签。这样做的好处是，如果元素的位置改变，引用会自动更新，非常方便。菜鸟：听起来不错！能举个例子吗？老鸟：当然可以。\section{介绍}如第\ref{sec:intro}节所述，...老鸟：今天我们学了如何在Overleaf上使用LaTeX进行交叉引用和标签。从基本概念到

菜鸟：听起来不错。那目录具体是怎么生成的呢？老鸟：在LaTeX中，生成目录主要依赖于命令。这个命令会自动根据文档中的章节、节、子节等生成目录。我们可以先创建一个简单的文档来演示一下。老鸟：今天我们讨论了如何在Overleaf上使用LaTeX自动生成目录和索引。记住，目录通过生成，索引通过makeidx包和\index{}命令生成。编译顺序也很重要。菜鸟我感觉清楚多了。老鸟：不客气。你可以参考LaT

Vokenization 是一个跨模态的 token alignment 方法，为每个文本 token 匹配一个“视觉 embedding”，形成“视觉 token”或“voken”。在 NLP 或多模态任务中，我们一直使用固定的分词器（如 BPE、WordPiece）在训练前将文本分为 token。但这是一种静态方式，与模型参数解耦，与任务目标无关。Tokenizer，不再只是“tokenize

过去我们谈AI，常常从工程应用出发，把它理解为一种降本、增效、提质的工具。这种理解并没有错，因为大量真实场景中的AI价值，确实来自对已有任务流程的压缩、复制和优化。但对于AI研究者来说，这只是问题的第一层。真正的科研AI，是把AI本身作为研究对象，研究模型如何获得推理、规划、工具调用、多模态理解和长期交互能力，研究这些能力带来的安全、隐私、对齐和责任问题，并进一步重构AI研究的评价体系与方法论。因

1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜

方面，如果是大模型的线上服务，需求往往是批量推理吞吐和足够大的显存，RTX 6000 Blackwell 的单卡性能和 96GB 显存非常契合此类需求，可以用于部署 70B 级别模型的加速推理。搜索了一下，好像没有很好的资料，特别是对于其具体的参数上，很多文章都是二手，三手，甚至是洋葱文章，无法做到详细的对比。) 的高带宽 HBM，内存带宽略低。4-bit 量化是更激进的一步，目前主要在研究阶段，

的职责看似简单，但实际上是整个系统最基础的约束来源。它所定义的并不是某一项具体能力，而是整个 Claw 的身份设定与行为风格，包括其角色定位、表达方式以及与用户交互的基本模式。例如，一个典型的 Identity 配置可能包含名称、角色类型（如 AI assistant）、整体风格（专业、结构化、简洁）以及一些统一的表达特征。这些信息共同决定了系统在面对不同任务时的“行为基调”。需要特别强调的是，I

的职责看似简单，但实际上是整个系统最基础的约束来源。它所定义的并不是某一项具体能力，而是整个 Claw 的身份设定与行为风格，包括其角色定位、表达方式以及与用户交互的基本模式。例如，一个典型的 Identity 配置可能包含名称、角色类型（如 AI assistant）、整体风格（专业、结构化、简洁）以及一些统一的表达特征。这些信息共同决定了系统在面对不同任务时的“行为基调”。需要特别强调的是，I

OpenClaw 之所以能在短时间内把星标推到 25 万量级，并在“可运行软件项目”的语境里形成“登顶”叙事，并不矛盾：它同时满足了“强价值主张、低上手门槛、插件生态飞轮、可传播叙事、争议带来破圈注意力”这五个条件。