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OpenClaw爆火，六位资深“养虾人”自述与AI共生

(新时代下怎么使用新工具成为新的议题 12岁的小学生用它5分钟写出小程序，70后的老程序员用它量化交易并建议“裁掉所有程序员”； 28岁的设计师养了5只“虾”管理全部生活，29岁的内容运营看着它自己打开浏览器干活，开始担心它会砸自己饭碗； 27岁的创业者把AI捧成公司CEO，32岁的出海顾问却坚信它只是阶段性产品，要善于组合使用不同的AI产品。 过去一个月，OpenClaw点燃的“养龙虾”（龙虾，指基于OpenClaw搭建的AI Agent）浪潮从硅谷到中国，从极客圈蔓延至大街小巷。 3月6日，腾讯在深圳总部公司门口摆摊免费安装OpenClaw，排队人群从2岁到60岁；春节假期后，北京深圳上海线下沙龙场场爆满，200人的场报名人数逼近两千，一票难求；大厂们跑步入场，网易有道推出 LobsterAI（有道龙虾），百度、阿里、Kimi、MiniMax等纷纷推出自家“龙虾”产品。开发者更是疯狂，各种养龙虾攻略弥漫社群。

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AI大模型：开发、训练与部署的全链路探索

(在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）已成为推动科技变革的核心力量，而 AI 大模型更是站在了这一领域的前沿。从开发到训练，再到部署，每一个环节都蕴含着无限可能与挑战，本文将深入剖析 AI 大模型的开发、训练与部署过程，以期为行业从业者和关注者提供有价值的参考。

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MCP应用——天气查询AI助手

(想用AI模型（比如DeepSeek、OpenAI）去调用一些外部API（比如天气查询、GitHub仓库管理），但不知道如何让AI和这些服务交互？

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mcp如何本地启动

(MCP（Model Context Protocol）作为一种标准化的协议，旨在实现AI应用与外部工具的无缝集成。对于开发者而言，掌握如何在本地启动MCP服务是构建和测试AI应用的重要技能。本文将详细介绍MCP的本地启动步骤。

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RAG架构与代码之向量空间

(基于RAG技术架构，文本经智能分块与向量化处理后，通过混合检索策略在向量空间中实现精准语义匹配。推荐选用针对中文优化的Yuan-EB嵌入模型，结合Chroma数据库实现高效存储与检索。企业级应用可通过重排序与动态分块技术，进一步提升知识库问答的准确性与响应效率。

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