OpenClaw 和 Hermes 是什么关系？一篇讲清 AI Agent 运行时的差别
OpenClaw 和 Hermes 经常被放在一起聊，但它们不是同一个东西。简单说，OpenClaw 更像“工作区驱动”的 agent 体系，Hermes 更像把 agent、记忆、自动化和服务整合到一起的运行时。你如果只记一句话：OpenClaw 偏文件和工作区，Hermes 偏完整平台和迁移路径...
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Temperature 和 Top-p 是什么？为什么 AI 回答会忽稳忽飘
Temperature 和 Top-p 都是在控制模型“怎么选下一个词”。简单说，它们影响的是回答有多保守、多发散。温度越低，模型越倾向选最稳的词；温度越高，模型越敢尝试不同表达。Top-p 则是在“保留哪些候选词”这件事上做筛选。 这两个参数常被一起提起，因为它们都在调节生成时的随机性。你看到 A...
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System Prompt 是什么？它和普通提示词到底差在哪
System Prompt 可以理解成“放在更高层的规则”。它不是普通用户随手输入的那句提示词，而是先于对话存在、用来规定模型角色、边界和行为方式的基础指令。很多聊天机器人之所以风格稳定，背后都少不了它。 普通提示词更像临时任务，比如“帮我写一段介绍”。System Prompt 更像长期设定，比如...
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Token 是什么？为什么一段话会被 AI 切成很多小块
Token 可以理解成模型处理文本时的“最小工作单元”。它不一定等于一个字、一个词或者一个标点，更像是模型自己切出来的片段。英文里一个单词可能拆成几个 token，中文里一个短句也可能被拆成多个 token。 这件事看起来抽象，但它直接影响三件最现实的事：你能塞多少内容进去、一次对话会花多少钱、模型...
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Transformer 是什么？为什么大模型几乎都建立在它上面
Transformer 是一种神经网络架构。它之所以重要，不是因为名字响，而是因为它把“并行处理”和“上下文建模”这两件事做得很好。今天你看到的大多数大语言模型，本质上都离不开它或它的变体。 在 Transformer 之前，很多模型更依赖循环结构，一步一步读文本，速度慢，长距离依赖也容易掉链子。T...
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注意力机制是什么？AI 是怎么“盯住重点”的
注意力机制，简单说就是让模型在处理信息时学会“看重点”。人读一段话时不会平均看每个字，模型也一样：它会根据当前任务，给不同词或片段分配不同权重。权重高的内容更容易影响结果，权重低的内容就像背景噪音。 这也是为什么注意力机制一出现，大模型的效果就明显变了。以前的模型更像按顺序硬读，读到后面经常忘前面；...
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AI 浏览器：从搜索助手到代理入口，浏览器为什么正在被重做
AI 浏览器正在成为 2025-2026 年一个非常有流量潜力的新概念。它不再只是传统意义上的网页容器，而是开始把搜索、总结、对话、跨页面理解和多步任务执行整合进浏览器本身。也正因为这种变化，浏览器不再只是“看网页的工具”，而越来越像一个能帮你完成任务的代理入口。 这个方向之所以被反复讨论，是因为浏...
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模型蒸馏：为什么越来越多“小模型”能追上大模型体验
模型蒸馏是近两年被频繁提到的一个关键词，尤其是在“小模型为什么越来越强”这个问题上，它几乎总会出现。简单说，蒸馏的思路就是让较小的学生模型去学习较大的教师模型，把后者的一部分能力、行为方式和输出规律迁移过来，从而在更低成本下拿到更接近的效果。 这件事之所以重要，是因为很多团队并不需要一个最顶级、最昂...
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