本文分享了`小智Pro 接入视觉理解`的实现方案。

本文分享了`小智Pro：让小智控制 OpenClaw`的实现方案。- 平台侧：建立和`openclaw`的通信- 用户侧：接入自己的`openclaw`，并通过设备端MCP指挥`openclaw`

`Hermes` 会学习、会进化——你用得越多，它越懂你。现在，你可以用嘴指挥它。`小智`给了 `Hermes` 一副耳朵，`Hermes` 还你一个越用越聪明的 AI 管家。

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本文介绍了如何通过插件版实现小智语音对话机器人与OpenClaw的异步通信打通。相比之前需要公网IP和手动配置的方案，新方案只需安装插件即可自动建立WebSocket长连接，实现毫秒级实时双向通信。 核心特点： 一键安装：无需公网IP，插件自动连接服务端 实时交互：WebSocket全双工通信，消除语音延迟 自动维护：支持心跳检测、断线重连和消息去重 使用方法：安装@xiaozhi-pro/ope

本文介绍了如何通过插件版实现小智语音对话机器人与OpenClaw的异步通信打通。相比之前需要公网IP和手动配置的方案，新方案只需安装插件即可自动建立WebSocket长连接，实现毫秒级实时双向通信。 核心特点： 一键安装：无需公网IP，插件自动连接服务端 实时交互：WebSocket全双工通信，消除语音延迟 自动维护：支持心跳检测、断线重连和消息去重 使用方法：安装@xiaozhi-pro/ope

本文介绍了如何通过插件版实现小智语音对话机器人与OpenClaw的异步通信打通。相比之前需要公网IP和手动配置的方案，新方案只需安装插件即可自动建立WebSocket长连接，实现毫秒级实时双向通信。 核心特点： 一键安装：无需公网IP，插件自动连接服务端 实时交互：WebSocket全双工通信，消除语音延迟 自动维护：支持心跳检测、断线重连和消息去重 使用方法：安装@xiaozhi-pro/ope

本次分享将带领大家从0到1完成一个图像分类任务的模型训练评估和推理部署全流程，项目将采用以PaddleClas为核心的飞浆深度学习套装进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望对有类似项目需求的同学提供一点帮助。这个部分的目的是将我们的模型部署到移动端（比如手机），这样就不用依赖云端服务器来进行推理了，飞浆已对上述需求所需要的功能实现进行了封装，主要体现在PaddleLite这个组件上，细节可参

通过 `红楼解读大师` 的案例，带大家动手捏了一个基于知识检索增强（RAG）的智能体

本文分享了`实时语音克隆IndexTTS2`的技术方案，对两种推理加速方案进行了实测。