最近AI圈子里最火的话题，莫过于腾讯连续出招——先有开源界的 小龙虾 OpenClaw 在GitHub上掀起热潮，随后腾讯自己推出的 QClaw 和 WorkBuddy 也接踵而至。这三款产品虽然都打着"AI智能体"的旗号，但定位和玩法却不尽相同。今天这篇文章，就来好好聊聊腾讯这两位"正规军"——QClaw和WorkBuddy，看看它们到底有什么区别，分别适合什么样的使用场景。
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Kubernetes 与 AI 集成最佳实践 一、前言 哥们，别整那些花里胡哨的。Kubernetes 与 AI 集成是现代云原生架构的重要趋势，今天直接上硬货，教你如何在 Kubernetes 中部署和管理 AI 工作负载。 二、AI 工作负载类型 类型特点资源需求训练工作负载计算密集型高 GPU 需求推理工作负载低延迟要求中等 GPU 需求数据处理存储密集型高存储 I/O模型服务高并发稳定资源需求 三、实战配置 1. GPU 资源管理 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: nvidia-device-plugin namespace: kube-system data: config.yaml: | version: v1 flags: migStrategy: single
从“看细胞”到“预测细胞”，人工智能正在怎样改写细胞生物学？ 过去几年，人工智能在生命科学中最出圈的应用，往往集中在蛋白质结构预测、分子设计和药物筛选上。AlphaFold让人们第一次如此直观地感受到：原来一个看似极度复杂的生物问题，真的可能被大规模数据、模型架构和计算能力共同推进到“范式改变”的节点。可如果把视角从蛋白质拉回实验室，从分子层面的结构预测，回到细胞生物学研究者每天面对的培养箱、显微镜、图像、单细胞测序矩阵和反复调参的分析脚本，你会发现另一场同样深刻、却更贴近日常科研的变化，也已经开始发生。(Nature) 这场变化的核心，不只是“AI 让分析更快”。更准确地说，AI正在把细胞生物学中的许多传统环节，从“依赖人工经验、低通量、强主观”的工作方式，改造成“高维、可重复、可批量、可预测”的数据流程。过去，研究者常常用显微镜“看见”细胞；现在，越来越多的工作开始让模型去“读懂”细胞。
OpenClaw 配置本地 Ollama 模型完整指南：零成本打造全离线个人 AI 助理（2026 最新版·含 Auth 配置） 大家好，我是你的 AI 技术博主。今天我们来聊一个 2026 年最火的本地 AI 助理项目——OpenClaw。它能帮你清理收件箱、发邮件、管理日历、处理文件、集成 Telegram/WhatsApp，甚至执行复杂任务，而且完全跑在你自己的电脑上。 配合 Ollama 运行本地模型（如 Qwen3、Qwen2.5、GLM-4.7、Llama3.3 等），你就可以实现真正零费用、零网络依赖、全隐私保护的智能体体验。官方从 Ollama 0.17
目录 一、前言 二、OpenClaw介绍 2.1 OpenClaw 是什么 2.2 OpenClaw 四大核心特点 2.3 OpenClaw 应用场景 2.3.1 个人生产力提升 2.3.2 一人公司/小微创业 2.3.3 企业级应用 三、为什么使用云服务器部署 四、基于腾讯云服务器部署OpenClaw 4.1 服务器选购 4.2 可视化配置OpenClaw 4.2.1 进入服务器控制台 4.2.2 配置全过程 4.3