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这段时间，大家提到的最多的大概就是OpenClaw了。OpenClaw的出现真正带来了人们日常办公模式的改变，基于OpenClaw，很多人都能轻松完成各种传统的模式化工作，让人们从大量重复、低效、耗时长的琐碎中解脱出来，让OpenClaw成为个人的全能助理，提高工作效率，本篇将介绍并演示如何在本机快速部署OpenClaw服务，并接入聊天工具QQ，然后通过客户端完成各种日常任务。
OpenClaw是2026年初火爆全球技术圈的开源AI助手项目。它之所以备受关注，是因为它重新定义了AI助手的角色——从一个只能被动回答问题的“聊天机器人”，进化成了能主动在电脑上帮你干活的“数字员工”。官网：
Memory in the Age of AI Agents: A Survey:Forms, Functions and Dynamics 这篇文章在formalize记忆的时候，给了三个层次的工作 形成，演进，召回。Rethinking Memory in AI: Taxonomy, Operations, Topics, and Future 这篇更早的survey，把记忆的任务分为6大类——梳理、索引、更新、删除、检索、整合，也正好对应这个框架里的 形成，演进，召回 在方法总结上，这个图画得也比较好，很清楚的区隔了各个工作的专门方向。 因为我的切入点仍然在于【异构内容】的记忆工程，所以作者众多较好的图中，我主要抠下来下面这张，这张其实也是工程实现中最常使用的集中存储形态。 另外，这篇Survey提到了一些同类工作没有强调，
1、关于DroneVehicle数据集介绍 DroneVenicle数据集是由天津大学收集、标注的大型无人机航拍车辆数据集。 DroneVehicle 数据集由无人机采集的共 56,878 幅图像组成，其中一半为 RGB 图像，其余为红外图像。我们对五个类别进行了带有方向性边界框的丰富标注。其中，汽车car 在 RGB 图像中有 389,779 个标注，在红外图像中有 428,086 个标注；卡车truck 在 RGB 图像中有 22,123 个标注，在红外图像中有 25,960 个标注；公交车bus 在 RGB 图像中有 15,333 个标注，在红外图像中有 16,590 个标注；面包车van 在
InstructPix2Pix效果实测：结构保留能力 vs Stable Diffusion 图生图对比 1. 为什么说InstructPix2Pix是真正的“魔法修图师” 你有没有过这样的经历：想把一张照片里的白天改成夜晚，或者给朋友P一副墨镜，又或者让一张普通街景变成雨天氛围——但打开PS，面对层层叠叠的图层和蒙版，最后只留下满屏困惑？传统图像编辑工具需要你懂色彩曲线、图层混合模式、甚至手绘遮罩；而Stable Diffusion这类图生图模型，又常常让人陷入“写对Prompt像解谜”的困境：多加一个词，画面就崩掉；少写一个细节，AI就自由发挥到千里之外。 InstructPix2Pix不一样。它不把你当设计师，也不把你当咒语学徒，而是直接把你当“导演”——你只需要用日常英语说出想法，它就照着执行，而且几乎不会跑偏。 这不是滤镜，不是风格迁移，更不是粗暴重绘。它像一位经验丰富的修图老手，先仔仔细细看清原图里每一条轮廓线、每一个人物姿态、每一处光影关系，再只动你点名要改的那一小块。你让它“add sunglasses”，它不会顺手把人脸拉长、把背景重画一遍；你让它“
结论 1.V1接口可以圈人，但是无法正确展示表格的markdown语法 2.V2接口可以展示表格的markdown语法，但是无法圈人 3.企微消息有长度限制 前言 今天是日本投降日，写篇技术文档。 企业微信机器人发markdown表格信息+如何艾特人 企微机器人发消息通知，目标是生成数据对比表格，然后艾特到具体的人来跟进事物的变化 1、成果收益 发表格数据，圈人 2、背景 目前机器人通知的内容太单调了，无法满足告警提醒的作用，需要罗列表格进行对比，需要艾特到具体人 3、解决方案 如何支持markdown表格类型 1.企业微信从4.1.38开始支持markdown表格的语法了。可以参看官方文档4.1.38版本新功能介绍 所以企业客户端要升级 2.我们历史使用的是msgtype：markdown，这个还是不支持的 { "msgtype": "markdown", "markdown&