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Surface Laptop Ultra – 微軟聯合英偉達推出的最強 AI PC
Surface Laptop Ultra是什麼 Surface Laptop Ultra是微軟推出最強Surface PC，搭載英偉達RTX Spark N1X超級芯片，最高20核CPU+6144核GPU+128GB統一內存，本地AI算力達1PFLOPS，可運行超1200億參數大模型。Surface Laptop Ultra採用15英寸PixelSense Ultra觸控屏、磁吸式USB-C充電，續航一整天，專爲AI開發、創意工作與智能體場景打造。 Surface Laptop Ultra的主要功能 本地跑大模型：1PFLOPS算力+128GB統一內存，本地運行超1200億參數模型。 AI編程：本地跑MAI-Code-1.1-Flash，Copilot智能編排本地與雲端任務。 智能體運行：配合MXC沙箱安全運行OpenClaw、Codex等智能體。 視頻創作：支持電影級視頻編輯，AI視頻生成比M5 Pro快6.2倍。 遊戲：光線追蹤+DLSS，《戰爭機器》穩定60幀。 屏幕：15英寸觸控屏，HDR亮度比MacBook Pro M5高25%。 磁吸充電：全球首款內置磁吸式USB-C接口。 擴展性：3個USB-C+HDMI等接口，可驅動3台4K顯示器，存儲可拆卸升級。 續航散熱：散熱提升2.5倍，續航滿足一整天。 Surface Laptop Ultra的規格參數 芯片：英偉達RTX Spark N1X超級芯片，Grace CPU + Blackwell RTX GPU，互聯速度600GB/s CPU：最高20核，入門版爲18核 GPU：最高6144核，入門版爲5120核 AI算力：1 PFLOPS FP4，可本地運行超1200億參數模型 內存：24GB家庭版或32GB~128GB專業版LPDDR5x統一內存 存儲：512GB~1TB固態硬盤，支持用戶自行拆卸、升級和更換 屏幕：15英寸PixelSense Ultra觸控屏，HDR峯值亮度比MacBook Pro M5高25% 機身：厚度不足18mm，重量不足4.5磅 散熱：全新散熱架構，散熱能力爲現有Surface筆記本的2.5倍 電池：續航滿足一整天使用 接口：3個USB-C，含全球首款內置磁吸式充電接口Magnetic Connect），、HDMI、USB-A、SD卡讀卡器、3.5mm耳機插孔，可驅動最多3台4K顯示器 操控：觸控板面積增大30%，配備先進觸覺反饋技術 系統：Windows 11家庭版/專業版 遊戲技術：英偉達光線追蹤、DLSS、Reflex Surface Laptop Ultra的價格配置 入門版2599美元，約17425元，18核CPU+5120核GPU+24GB+512GB 頂配5899.99美元，約39557元，20核CPU+6144核GPU+128GB+1TB Surface Laptop Ultra的購買地址 官方購買地址：https://www.microsoft.com/en-us/store/configure/surface-laptop-ultra/8wg5vqp0x4b8 Surface Laptop Ultra的應用場景 本地AI開發：依託1PFLOPS算力和128GB統一內存，開發者可在本地運行1200億參數大模型及MAI-Code-1.1-Flash，無需聯網即可完成代碼生成與調試。 企業智能體辦公：通過MXC安全沙箱隔離運行OpenClaw、Codex等智能體，自動完成文件整理、郵件歸檔等流程性工作。 影視內容創作：藉助AI圖像生成4.3倍、視頻生成6.2倍於M5 Pro的速度，創作者可本地完成電影級剪輯與AI素材生成。 隱私敏感計算：醫療、法律、金融行業的機密數據全程在本地處理，無需上傳雲端即可滿足合規要求。
LFM2.5-24B-A2B – Liquid AI 開源的端側推理模型
LFM2.5-24B-A2B是什麼 LFM2.5-24B-A2B 是 Liquid AI 推出的開源權重推理模型，屬 LFM2.5 系列旗艦。總參數 24B、每 token 僅激活 2.45B，40 層 MoE 架構，支持 131K 上下文與 16 種語言。LFM2.5-24B-A2B回答前必先生成思維鏈，專爲端側 Agent 優化，LiveClaw 得分 48.09 反超參數量大 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B，在 M5 Max 上解碼達 184 tok/s，比同類 MoE 最快 1.7 倍。適合本地私有化部署的推理與工具調用場景，知識密集任務建議搭配檢索使用。 LFM2.5-24B-A2B的主要功能 端側 Agent 推理：專爲在個人設備上本地運行的快速、私密智能體而設計。 純推理模式：回答前自動生成顯式思維鏈，用低激活成本換取答案質量。 函數調用：原生支持四步工具調用流程，可直接接入 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 等框架。 多格式部署：提供原生、FP8、GGUF、ONNX、MLX-4bit 等版本，覆蓋 GPU、CPU、Apple Silicon 及邊緣設備。 長上下文處理：支持 131,072 tokens 上下文，可處理長文檔與多輪智能體軌跡。 多語言能力：覆蓋英、中、日、韓、阿拉伯等 16 種語言，128K 詞表優化非拉丁語系分詞。 快速推理：Apple M5 Max 上 184 tok/s，比同類 MoE 最高快 1.7 倍，單卡 B300 超 21K tok/s。 LFM2.5-24B-A2B的技術原理 MoE 稀疏激活架構：模型共 24B 參數，但每個 MoE 塊包含 64 個專家，推理時僅通過 top-4 路由激活其中 4 個，使每 token 實際計算量僅 2.45B 參數。這是”大容量、低算耗”的核心，模型存儲全部知識，但每次前向只動用一小部分，從而實現遠小於同總參數量模型的推理成本。 混合層設計：卷積 + GQA 40 層網絡由 30 個”雙門控短卷積塊”與 10 層 GQA混合構成。短卷積負責高效提取局部序列特徵，注意力層負責長程依賴建模，兩者交替使模型在保持線性層高效計算的同時仍具備長上下文能力，這也是 LFM 架構在邊緣設備上速度快、內存省的結構基礎。 詞表原地擴展與長上下文訓練：在保留上一代 LFM2-24B-A2B 主體架構的前提下，通過原地 tokenizer 擴展將詞表從 65K 翻倍至 128K，顯著改善中文、日文等非拉丁語言的 token 效率；上下文窗口從 32K 擴展至 131K，配合 300B tokens 的長上下文專項中期訓練，使模型獲得穩定的長序列處理能力。 三階段訓練流程：預訓練消耗約 33T tokens；中期訓練先在 32K 上下文用 2T tokens 高質量數據強化推理、數學、代碼與指令遵循能力，在 131K 上下文用 300B tokens 專攻長文本，且兩個階段均注入工具調用與多輪交互數據；後訓練採用 SFT→教師專業化→非 Agent 與 Agent 兩輪多域同策略蒸餾→在 OpenClaw、Hermes 等真實智能體框架內做強化學習的五階段流水線，使模型真正學會在真實工具環境中”思考-調用-驗證”。 微信關注回覆“開源”，加入AI開源項目交流羣 如何使用LFM2.5-24B-A2B 獲取模型：從 Hugging Face 下載 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B，按硬件選擇原生 BF16、FP8、GGUF、ONNX 或 MLX-4bit 版本。 安裝環境：確保 Python 環境裝有 transformers>=5.0.0，或部署 vLLM、SGLang、llama.cpp、LM Studio 等推理框架。 加載模型：用 AutoModelForCausalLM.from_pretrained() 以 bfloat16 精度加載模型。 構造提示：用 tokenizer.apply_chat_template() 自動套用 ChatML 格式模板格式化對話。 參數設置：生成時採用官方推薦參數 temperature=0.1、top_k=50、repetition_penalty=1.05，思維鏈任務可將 max_new_tokens 設爲 4096 以上。 配置工具調用：將工具列表以 JSON 形式寫入 system prompt，模型會用 <|tool_call_start|> 標記輸出函數調用，執行後以 tool 角色返回結果。 接入 Agent 框架：通過 OpenAI 兼容接口在本地啓動服務，再接入 OpenClaw、H
阿里JVS Claw實測 – 集成OpenClaw+Hermes雙引擎
Hermes Agent 這波直接把 Age...
怎麼用 WorkBuddy 一句話完成任務，附8個高頻辦公場景提示詞
本文介紹使用騰訊 WorkBuddy在職場辦公中的 8 個高頻應用場景，核心思路是用一句話指令，把重複耗時的工作交給 AI Agent 自動完成。精選8個高頻辦公痛點，簡歷篩選、發票報銷、內容創作、數據清洗等，用「Before/After」對比展示如何用一句自然語言指令驅動AI Agent自動完成重複任務。附可直接複製的提示詞原文與執行效果截圖，大幅降低上手門檻，幫助打工人將8小時工作中的機械勞動交給AI，實現準時下班。 1. 簡歷篩選（HR 場景） 以前：逐份打開簡歷、手動比對 JD、填表打分，幹到眼花。 現在：對 WorkBuddy 說「根據桌面 xxx 文件夾裏的候選人簡歷和崗位 JD，按匹配度梳理簡歷並打分，排出面試優先級」。 效果：AI 自動生成《候選人匹配度評分與面試優先級報告》，含排名、分數、核心亮點、關鍵提醒，並給出評分標準說明（硬性條件 40 分 + 崗位匹配 35 分 + 加分項 25 分）。 2. 發票報銷（財務場景） 以前：月底一張張拍照錄入，金額、日期、項目名錯一個字整張表重來。 現在：選擇發票所在文件夾，指令「把發票裏的金額、日期、項目名稱全部提取出來，整理成文件夾」。 效果：AI 自動按「客戶名字 + 開具時間 + 總金額」命名規則生成文件夾，發票 PDF 自動歸檔到桌面。 3. 內容創作（運營/主編場景） 以前：搜資料 1 小時、組織語言 1 小時、排版半小時，交稿還被說「不夠網感」。 現在：輸入「根據這個主題，蒐集網上最新相關資料，生成一篇 800 字推文初稿」。 效果：15 分鐘出稿，用戶只需潤色。文中示例以「OpenClaw 小龍蝦」爲主題，AI 自動輸出含 5 大場景（自動辦公、砍價談判、技術助手、副業機器人、家庭管家）的推文初稿。 4. 數據清洗（數據分析場景） 以前：寫公式、查異常、調格式，折騰半天。 現在：指令「清洗工作空間中 Excel 表格里的髒數據，去除重複行，填充空值，生成一張分佈圖」。 效果：數據直接乾淨，圖表直接生成。 5. PPT 彙報 以前：搬運模板、手動排版、寫總結，50 頁競品文檔沒人看得完。 指令：「根據工作空間裏某化妝資料品牌分析文檔，生成一份 PPT 彙報，包含產品對比和策略建議。」 效果：文檔直接丟進去，PPT 自動生成。 6. 分析表格 以前：每季度客戶反饋堆成山，翻聊天記錄、做表統計、自己猜原因。 指令：「根據工作空間裏的客戶反饋表，按問題類型分類，總結 Top3 客戶投訴原因。」 效果：情感歸類、問題提煉、優化建議一次全出。 7. 製作培訓大綱 以前：新課開班要從頭查資料、搭大綱、寫講義、做課件，備課花掉大半天。 指令：「根據桌面上「服裝公司資料文件夾」，針對新員工入職培訓，搭一份包含公司文化、崗位技能、常見問題的課程大綱。」 效果：大綱框架直接生成，逐模塊補充細節，備課時間砍掉一半。 8. 輔助創作 以前：找參考要刷半小時花瓣，寫提案文案要憋半天，生成概念圖還得學一堆 Prompt 語法。 指令：「幫我生成一張莫蘭迪配色的極簡海報圖，海報比例 9:16，文案：只要心態好，單位就是巴厘島，字體要有設計感。」 效果：參考示例立馬落地。 原文鏈接：8個互聯網打工人必備的WorkBuddy提示詞
飛書OpenClaw完整部署教程 – 3分鐘組建 AI Agent 團隊
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Tokeny – 桌面 AI Agent 助手應用， 你的 AI 全能搭子
2026 年初，OpenClaw 在 GitH...
微信ClawBot – 微信推出的AI Agent插件，支持接入OpenClaw
微信ClawBot是什麼 微信ClawB...
EdgeClaw Box體驗 – 開源端雲協同AI硬件，斷網也能跑Agent
最近，針對 OpenClaw 的吐槽...
ZeroClaw – 開源的輕量級個人AI Agent運行框架
ZeroClaw是什麼 ZeroClaw 是基於 Rust 編寫的輕量級AI助手基礎設施，採用 Trait 驅動架構，將模型 Provider、通信 Channel、工具 Tool、內存 Memory 等核心能力抽象爲可插拔接口，實現零廠商鎖定——OpenAI、Claude、本地 Ollama 或 Telegram、Discord 均可一鍵切換。ZeroClaw內置守護進程、自動故障恢復、安全沙箱與 OpenClaw 無痛遷移，定位爲生產級”Agent 操作系統”，讓 AI 助手從腳本工具進化爲可運維、可監控的企業級服務。 ZeroClaw的主要功能 Trait 驅動架構：通過 Rust Trait 接口實現模型、渠道、工具、內存等核心組件的完全可插拔替換。 極致輕量運行時：單個二進制文件僅 8.8MB，內存佔用低於 5MB，啓動時間小於 10 毫秒。 零廠商鎖定設計：支持一鍵切換 OpenAI、Claude、DeepSeek、Ollama 等 AI 提供商，無需修改代碼。 多渠道通信支持：內置 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、郵件等 70 餘種通訊渠道集成。 自研記憶系統：基於 SQLite 的混合搜索引擎，結合向量相似度與 BM25 關鍵詞檢索，零外部依賴。 安全沙箱機制：顯式白名單授權、文件系統隔離、符號鏈接逃逸檢測，默認拒絕訪問敏感路徑。 守護進程管理：內置 Supervisor 自動重啓、Cron 定時任務調度，支持 systemd 和 OpenRC 服務託管。 網關與配對驗證：Webhook 服務默認本地綁定，6 位一次性配對碼防止未授權訪問。 一鍵運維診斷：提供 doctor、status、channel doctor 等命令，快速排查環境與配置問題。 如何使用ZeroClaw 安裝部署：通過 Homebrew 一鍵安裝、運行引導腳本從源碼構建，或下載預編譯二進制文件解壓到系統路徑。 初始化配置：執行 zeroclaw onboard 命令配合 API 密鑰和提供商參數完成快速配置，或使用交互式嚮導逐項設置。 啓動對話：運行 zeroclaw agent -m "消息" 進行單次問答，或直接輸入 zeroclaw agent 進入交互式聊天模式。 開啓網關：執行 zeroclaw gateway 啓動本地 Webhook 服務器接收外部消息，使用 --port 0 啓用隨機端口增強安全性。 運行守護：輸入 zeroclaw daemon 啓動後台常駐進程，實現自動故障恢復和定時任務調度。 運維監控：使用 zeroclaw status 查看運行狀態，zeroclaw doctor 診斷系統問題，zeroclaw channel doctor 檢查渠道健康。 服務託管：執行 zeroclaw service install 將進程註冊爲系統服務，支持 systemd 用戶級或 OpenRC 系統級託管。 數據遷移：運行 zeroclaw migrate openclaw --dry-run 預覽並確認無誤後，執行正式遷移命令導入歷史數據。 訂閱認證：通過 zeroclaw auth login 或 zeroclaw auth setup-token 配置 OpenAI Codex、Claude 等訂閱服務的身份憑證。 ZeroClaw的項目地址 GitHub倉庫：https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw ZeroClaw的應用場景 低資源邊緣設備：在樹莓派、ARM 開發板等 10 美元級硬件上部署 AI 助手，內存佔用低於 5MB，適合物聯網和邊緣計算場景。 高併發 Agent 集羣：單台 4GB 服務器可運行 200+ 實例，相比 OpenClaw 只能運行 2 個實例，大幅降低雲服務器成本。 自動化運維助手：通過 Cron 定時任務和守護進程模式，實現服務器監控、日誌分析、定時備份等無人值守運維操作。 多平台客服機器人：藉助可插拔 Channel 架構，同時接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等渠道，統一管理與用戶交互。 安全敏感環境：用顯式白名單、文件系統隔離和配對驗證機制，在企業內網或金融、醫療等合規要求嚴格的場景中安全運行。
Clawra – 基於OpenClaw框架開源的AI虛擬女友
Clawra是什麼 Clawra是基於Op...