C_Meng PSNA

Never wait for the storm to pass, just dance in the rain.

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它们不是四个互相替代的方案,而是同一个状态方程在四种离散化假设下的解。看清这一点,选型问题会简单一半。

导语

时序建模领域过去五年最消耗工程师注意力的一场争论是”Mamba 能不能取代 Transformer”。这场争论之所以反复无解,是因为大部分对比都在模型层面做(谁的 benchmark 高、谁的 FLOPs 低),而真正的差异在更下面一层:

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导语

2026 年的编码 Agent 市场已经过了”能不能写代码”的阶段,进入”能不能嵌进工程系统“的阶段。但市面上的对比文章普遍存在一个方法论错误:把厂商封闭的编码产品、可自托管的 Agent 运行时、通用任务 Agent 放在同一维度上打分。

结果是:Claude Code 在”本地部署友好度”上输给 OpenClaw,OpenClaw 在”开箱代码质量”上输给 Claude Code,两边都不服。这不是产品差距,是比较维度错配。

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摘要: 强化学习(Reinforcement Learning, RL)从上世纪 50 年代的早期构想,到 AlphaGo 的里程碑式突破,再到如今在大语言模型(LLM)中的全面渗透,走过了一条波澜壮阔的技术演进之路。本文回顾了 RL 的核心发展脉络,并重点聚焦 RL 如何与 LLM 结合——从 RLHF 到 PPO、DPO,再到 GRPO、BRPO 等最新算法,梳理其背后的技术逻辑、演进逻辑与前沿趋势。

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导语: 推荐系统已经渗透到我们生活的方方面面——淘宝的商品、抖音的视频、知乎的回答、Spotify 的歌单、小红书的内容。本文从最传统的推荐方法一路讲到最前沿的研究方向,用尽量通俗的语言完整梳理推荐系统的技术演进脉络。


一、为什么推荐系统如此重要

在信息爆炸的时代,核心问题不再是”信息不够多”,而是”注意力不够用”。假设你在淘宝上有 1000 万种商品,在抖音上有数亿条视频,你一天能看完多少?所以平台需要帮你筛选——这就是推荐系统的任务。

推荐系统的本质就是在海量物品和有限用户注意力之间架桥。

从商业角度看,推荐系统直接驱动了平台的核心增长飞轮:更好的推荐 → 更高的用户参与度 → 更多的数据 → 更好的推荐。

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让 AI Agent 学会新本事,不需要写一行代码——只需要写一份 Markdown。

什么是 Skill?

OpenClaw Skill 是一种教 AI Agent 如何使用工具、何时调用工具的机制。每个 Skill 本质上是一个包含 SKILL.md 文件的目录,里面用 YAML frontmatter 定义元数据,用 Markdown 正文给 Agent 下发操作指令。

当你用自然语言跟 Agent 对话时,它会根据你的请求自动匹配并加载最相关的 Skill,然后按照你写好的步骤去执行。

Skill 的核心优势:

  • 零代码:纯 Markdown 编写,谁都能上手
  • 即写即用:写完保存,Agent 自动感知
  • 可分享:发布到 ClawHub,全世界的人都能安装
  • 可条件加载:根据环境、依赖、平台动态决定是否启用
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在Mac上搭建本地大模型环境,OpenClaw(一款开源的大模型管理/运行工具)搭配Ollama(轻量本地大模型运行器)是非常便捷的组合——无需复杂配置,新手也能快速上手。本文将详细补全每一步操作,从Ollama安装、模型选择,到Homebrew配置、OpenClaw安装,再到最终对接测试,全程实操无废话,亲测可用(适配Intel芯片和Apple Silicon芯片Mac)。

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背景

概念

资产管理是一个涉及组织、协调、监督和控制企业或其他机构资产的综合性管理过程。这些资产包括流动资产(如现金、应收账款、存货)、固定资产(如建筑、机器、设备)、无形资产(如专利、商标、商誉)以及其他金融资产等。资产管理的目标是确保资产的有效利用,以支持组织的战略目标和提高财务表现。具体内容包括但不限于:

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对某一公司业务进行调研后,对内调研报告可以按以下思路简单组织。

比如对A公司的B板块进行数智化升级方面的调研:

一、调研背景

  • 公司及板块介绍
  • 板块现状及重要性
  • 板块数智化升级现状及重要性
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本文主要摘取自工信部《服务型制造标准体系建设指南》

服务型制造内涵

服务型制造,是制造与服务融合发展的新型产业形态,是制造业转型升级的重要方向。制造业企业通过创新优化生产组织形式、运营管理方式和商业发展模式,不断增加服务要素在投入和产出中的比重,从以加工组装为主向“制造+服务”转型,从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变,有利于延伸和提升价值链,提高全要素生产率、产品附加值和市场占有率。

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