养龙虾-------【多openclaw 对接飞书多应用】---多个大龙虾机器人群聊

🚀 MiniMax Token Plan 惊喜上线!新增语音、音乐、视频和图片生成权益。邀请好友享双重好礼,助力开发体验!
好友立享 9折 专属优惠 + Builder 权益,你赢返利 + 社区特权!
👉 立即参与:https://platform.minimaxi.com/subscribe/token-plan?code=2NMAwoNLlZ&source=link

最近玩了下大龙虾,对接飞书后玩的不亦乐乎,妥妥滴私人助理。但是也萌发一个想法,多个机器人可以自己聊天吗?那会不会把世界给聊翻了。于是我马上搜寻各个配置方式,却是找到了可以配置多个机器人得群聊方式。

1.首先创建多个应用添加机器人,分别和部署得多个openclaw系统对接具体对接参考我写的【
养龙虾-------【openclaw 对接飞书、钉钉、微信 】—移动AI助理】

2.手工拉群并添加机器人:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.把群id配置进各个龙虾配置文件里面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

接下来就可以群聊了 你自己可以让龙虾自己聊。这边我另外一个龙虾服务器不在家,所以没让龙虾自己了,我手工和他聊得哈,证明群里聊天没问题了,接下来看大家得龙虾聊天奇迹了

在这里插入图片描述


飞书群聊“群英荟萃” 我补上机器人聊天情况实际截图:

如截图,当我抛出议题后,他们就开始讨论了,虽然不是很有逻辑的对话,但是确实是可以群英荟萃 哈哈哈哈,以后搞不好真可以他们自己聊天创造世界。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Read more

硬件-电源-VR多相电源深入解析

1. 引言 一块高性能服务器主板的CPU插槽周围,总是簇拥着一排排整齐的、覆盖着金属散热片的“小方块”。它们就属于VR多相电源的一部分,VR多相电源如同CPU的“专用心脏”,负责将来自电源的“粗犷”能量,转化为CPU所能接受的“精细”养分。本文主要介绍Buck多相电源。 2. VRM是什么?为什么需要“多相”? 2.1 VRM的核心使命:精准的“能量转换师” VRM,全称 Voltage Regulator Module(电压调节模块),其核心任务只有一个:将来自一次电源的电压(如+12V),高效、精准地转换为CPU、GPU等核心芯片所需的低电压(如0.8V~1.3V)和大电流(可达数百A)。 如果让数百安培的电流直接以1V电压从机箱电源传输到CPU,线路损耗将是灾难性的。因此,必须在CPU边上就近进行高效电压转换,这就是VRM存在的根本原因。 2.

Python无人机编程终极指南:DroneKit控制自主飞行的完整教程

Python无人机编程终极指南:DroneKit控制自主飞行的完整教程 【免费下载链接】dronekit-pythonDroneKit-Python library for communicating with Drones via MAVLink. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/dronekit-python DroneKit-Python是一个强大的开源无人机控制库,让开发者能够使用Python语言轻松实现无人机自主飞行和任务规划。该项目基于MAVLink协议与无人机通信,为开发者提供了丰富的API接口,无论是地面站应用还是机载计算都能完美适配。 项目核心价值解析 DroneKit-Python的核心优势在于其简洁的API设计和强大的功能覆盖。通过这个库,你可以: * 实时获取无人机状态信息(位置、姿态、电池等) * 规划复杂的飞行任务和航点 * 实现自主飞行控制和实时监控 * 集成计算机视觉和路径规划算法 快速上手实战演练 环境配置与安装 首先通过以下命令安装DroneKit-Python: pi

Transformer vs Stable Diffusion vs LLM模型对比

一 三种模型对比 1 Transformer是一个基础架构,是许多现代AI模型的发送机 2LLM和StableDiffusion是两种不同的顶级车型,分别用于处理语言和图像 3开源是这些模型的发布和协作模式 二 下面我们详细拆解 2.1Transformer一切的基石 本质,一种神经网络架构2017 不是具体的模型,而是一种设计思想,核心创新是自注意力机制,让模型在处理序列数据时,能动态的关注所有部分的重要关系,并行高效的学习。 类比:就像汽车的内燃机或电动平台。是一种基础技术,可以被用来制造各种不同类型的车。 影响:彻底改变了自然语言处理领域,并逐渐扩展到视觉,音频等多模态领域,当今绝大多数先进的LLM都是基于Transformer架构构建的。 2.2LLMvsStableDiffusion不同赛道上的顶级选手 维度 LLM StableDiffusion 核心任务 理解和生成人类语言文本,例如,对话,协作,翻译,代码生成。 生成和编辑图像,根据文本描述prompt生成图片,或者对现有图片进行修改 技术基础 主要基于Transformer架构

[论文阅读] 代码也有社交圈?用意见动力学解码开源代码库的演化奥秘

[论文阅读] 代码也有社交圈?用意见动力学解码开源代码库的演化奥秘

代码也有社交圈?用意见动力学解码开源代码库的演化奥秘 论文信息 * 论文原标题:Social Life of Code: Modeling Evolution through Code Embedding and Opinion Dynamics * 主要作者:Yulong He, Nikita Verbina, Sergey Kovalchuk * 研究机构:Yulong He(圣彼得堡国立大学,俄罗斯);Nikita Verbina、Sergey Kovalchuk(ITMO大学,俄罗斯) * 发表信息:arXiv:2602.15412v1 [cs.SE],2026年2月17日 * APA引文格式:He, Y., Verbina, N., & Kovalchuk, S. (2026)