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攻克长视频检索难题！北京大学联手 OceanBase 打造 LoVR 基准：入选 WWW 2026，开启“全视频+片段级”智能检索新范式
长视频理解的“深水区”终于迎来了权威评测标准。2026 年 3 月 2 日，由 与 联合提出的长视频多模态检索基准 LoVR (Long Video Retrieval) 正式宣布被国际顶级会议 WWW 2026 (The Web Conference) 录用。
这一成果填补了业界在真实长视频（Long-form Video）多粒度检索评测领域的空白。
核心突破：解决长视频检索的“三座大山”
传统的视频检索基准大多局限于短视频（如 TikTok 风格），难以应对长视频中复杂的语义关联。LoVR 的出现针对性地解决了三大痛点：
● 全粒度覆盖：既支持全视频 (Video-level) 的宏观检索，也支持片段级 (Clip-level) 的微观精确定位，满足了从“搜整部片子”到“搜某个瞬间”的多元需求。
● 规模化高质量标注：配套了一套创新的标注流水线，通过大模型（VLM）自动化生成、质量自动评分与动态修正相结合，实现了低成本、可扩展的高质量多模态数据构建。
● 真实场景建模：系统性地刻画了长视频检索中的长程语义偏移、信息密度极高等真实难点。
技术规格：40，000+ 精细片段的支撑
不仅仅是一个理论框架，更是一个庞大的实战数据库：
● 海量数据：包含 467 个真实长视频，平均时长超过 25 分钟。
● 精细切片：衍生出超过 40，804 个精细片段，每个片段均配有经过人工和机器双重验证的高质量文本描述（Captions）。
● 语义融合技术：引入了语义融合方法，确保在生成全视频摘要时不会丢失关键的上下文信息，为长程语义建模提供了统一的评测平台。
行业观察：校企联研助推 AGI 落地
作为与北大校企联合研究的代表作，LoVR 的入选意味着国产数据库领军企业正从单一的存储计算向 “向量检索+多模态理解” 的前沿领域迈进。随着长视频在流媒体、监控监控、在线教育等领域的爆发，LoVR 提供的多粒度检索标准将成为未来视频搜索引擎、AI 剪辑助手等应用走向“可靠”的重要基石。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
长视频理解的“深水区”终于迎来了权威评测标准。2026 年 3 月 2 日，由 与 联合提出的长视频多模态检索基准 LoVR (Long Video Retrieval) 正式宣布被国际顶级会议 WWW 2026 (The Web Conference) 录用。
这一成果填补了业界在真实长视频（Long-form Video）多粒度检索评测领域的空白。
核心突破：解决长视频检索的“三座大山”
传统的视频检索基准大多局限于短视频（如 TikTok 风格），难以应对长视频中复杂的语义关联。LoVR 的出现针对性地解决了三大痛点：
● 全粒度覆盖：既支持全视频 (Video-level) 的宏观检索，也支持片段级 (Clip-level) 的微观精确定位，满足了从“搜整部片子”到“搜某个瞬间”的多元需求。
● 规模化高质量标注：配套了一套创新的标注流水线，通过大模型（VLM）自动化生成、质量自动评分与动态修正相结合，实现了低成本、可扩展的高质量多模态数据构建。
● 真实场景建模：系统性地刻画了长视频检索中的长程语义偏移、信息密度极高等真实难点。
技术规格：40，000+ 精细片段的支撑
不仅仅是一个理论框架，更是一个庞大的实战数据库：
● 海量数据：包含 467 个真实长视频，平均时长超过 25 分钟。
● 精细切片：衍生出超过 40，804 个精细片段，每个片段均配有经过人工和机器双重验证的高质量文本描述（Captions）。
● 语义融合技术：引入了语义融合方法，确保在生成全视频摘要时不会丢失关键的上下文信息，为长程语义建模提供了统一的评测平台。
行业观察：校企联研助推 AGI 落地
作为与北大校企联合研究的代表作，LoVR 的入选意味着国产数据库领军企业正从单一的存储计算向 “向量检索+多模态理解” 的前沿领域迈进。随着长视频在流媒体、监控监控、在线教育等领域的爆发，LoVR 提供的多粒度检索标准将成为未来视频搜索引擎、AI 剪辑助手等应用走向“可靠”的重要基石。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软计划在 2025 年大幅推进 Windows 11 的 AI 整合，导致社交媒体上出现绰号“Microslop”，呼应 2025 年热词 "AI Slop"（AI 数字泔水）。
微软官方 Copilot Discord 服务器因屏蔽贬义词“Microslop”引发抵制，目前已进入锁定状态。据 Windows Latest 报道，微软通过过滤系统拦截该词，以应对用户对其激进 AI 策略的负面评价。在过滤机制上线后，用户通过字符变体绕过拦截并持续抗议，迫使管理员封禁账号并限制频道权限。目前该服务器多个频道已禁止发帖，反映出微软在推进 Windows 11 战略中与用户关系的紧张。
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谷歌近日宣布，正式对其名为 Flow 的实验性 AI 创作工具进行大规模功能扩展。此前，Flow 主要被定位为一款 AI 视频生成器，而现在，谷歌正将其先进的图像生成技术 Whisk 和 ImageFX 深度集成至该应用中，旨在为创作者打造一个统一的“AI 创意工作室”。
本次更新的核心亮点:
● 统一工作流:用户现在可以在同一个界面内完成从“生成图片”到“图片无缝转动画”的全过程。这种“全家桶”式的集成消除了跨工具操作的繁琐，让创意表达更加连贯。
● ImageFX 强力驱动:通过引入 ImageFX，用户可以利用谷歌最新的 DALL-E 级别图像模型生成高质量素材，并直接在 Flow 中进行编辑。
● Whisk 风格迁移:集成的 Whisk 工具允许用户通过参考图快速调整作品风格，实现更高程度的视觉定制化。
● 动态化编辑:除了静态内容的生成，新版 Flow 强化了动画制作功能，用户可以更精细地控制视频中的动作流向和特效表现。
谷歌在官方演示视频中展示了“New Flow”的强大潜力:只需简单的文字指令或素材拖拽，用户就能在几分钟内制作出具有电影质感的短片。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
由北京酷讯互动公司打造的 Tabbit AI 浏览器今日正式上线公测。值得关注的是，该公司由美团创始人王兴持股95%，这意味着 Tabbit 实际上是美团在 AI 终端领域的重要布局。
Tabbit 的核心愿景是“将工作交给 AI，将时间留给自己”。与传统浏览器不同，它引入了深度集成的智能代理模式（Agent Mode），旨在改变用户与网页交互的方式。
Tabbit 的核心功能亮点:
● 自主执行复杂任务:Tabbit 能够根据用户指令，自动完成打开网页、提取关键信息、填写表单等操作。它可以跨平台流转数据，打破不同业务系统之间的壁垒，替代人工进行重复性的“搬运”工作。
● 独立后台运行:AI 任务在独立的标签组中运行，不会干扰用户的正常浏览。用户可以继续处理其他事务，而 Tabbit 在后台默默完成工单处理、审批流转或定期检查。
● 深度调研与报表汇总:该浏览器具备全网检索能力，能自动阅读并筛选海量信息，提炼核心数据并生成结构化调研报告;同时能自动遍历多个业务平台，将散乱的指标清洗汇总成统一报表。
● 全明星模型矩阵:Tabbit 允许用户自由切换国内顶尖大模型，首批支持包括 DeepSeek-V3.2、Doubao-Seed-1.8、Kimi-K2.5、Qwen3.5-Plus、GLM-5 以及 MiniMax-M2.5 等在内的多款主流模型。
此外，Tabbit 还支持名为“妙招（Skill）”与“脚本(Script)”的扩展功能，允许开发者和高级用户自定义更复杂的自动化流程，进一步拓展浏览器的能力边界。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里巴巴AI业务重塑 阿里巴巴大模型品牌统一为千问
在 3 月 2 日的官方公告中，阿里巴巴宣布将其旗下的 AI 业务品牌统一命名为 “千问”（英文名 Qwen），标志着该公司的人工智能战略进入了一个全新的阶段。这一整合不仅涵盖了基础模型与专业领域模型，更进一步明确了千问 APP 作为面向消费者的旗舰应用程序的地位。
此次品牌整合的背后，反映了阿里巴巴在 AI 领域的深耕与创新。千问大模型将作为一个统一的名称，代表着阿里巴巴在人工智能技术上的强大实力。更值得注意的是，阿里于除夕时开放了千问 3.5 的源代码，并推出了多款中小型 Qwen 3.5 模型，这些新模型迅速在 Hugging Face 平台上获得了极高的评价，目前已占据全球开源大模型榜单的前四名。
在市场反应方面，千问 APP 在春节假期期间共处理了近 2 亿次 “一句话下单” 的指令，显示出其强大的用户粘性与市场吸引力。根据第三方机构 QuestMobile 的数据，千问的日活跃用户（DAU）在这一期间达到了 7352 万，增长幅度高达 940%，在国内 AI 类应用中名列前茅。这一表现不仅展示了千问在 C 端市场的巨大潜力，同时也预示着阿里巴巴在 AI 行业的进一步发力。
同时，通义实验室的成立则明确了阿里巴巴在 AI 领域的组织架构，使得该公司在 AI 技术研发和应用上能够更加高效地进行探索与创新。这一新的实验室将专注于推动技术的突破与应用场景的扩展，助力阿里巴巴在全球科技竞争中持续领先。
总之，阿里巴巴通过千问大模型和通义实验室的全新布局，正在为其 AI 业务注入更多的活力与创造力，未来的发展值得我们拭目以待。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 3 月 2 日的官方公告中，阿里巴巴宣布将其旗下的 AI 业务品牌统一命名为 “千问”（英文名 Qwen），标志着该公司的人工智能战略进入了一个全新的阶段。这一整合不仅涵盖了基础模型与专业领域模型，更进一步明确了千问 APP 作为面向消费者的旗舰应用程序的地位。
此次品牌整合的背后，反映了阿里巴巴在 AI 领域的深耕与创新。千问大模型将作为一个统一的名称，代表着阿里巴巴在人工智能技术上的强大实力。更值得注意的是，阿里于除夕时开放了千问 3.5 的源代码，并推出了多款中小型 Qwen 3.5 模型，这些新模型迅速在 Hugging Face 平台上获得了极高的评价，目前已占据全球开源大模型榜单的前四名。
在市场反应方面，千问 APP 在春节假期期间共处理了近 2 亿次 “一句话下单” 的指令，显示出其强大的用户粘性与市场吸引力。根据第三方机构 QuestMobile 的数据，千问的日活跃用户（DAU）在这一期间达到了 7352 万，增长幅度高达 940%，在国内 AI 类应用中名列前茅。这一表现不仅展示了千问在 C 端市场的巨大潜力，同时也预示着阿里巴巴在 AI 行业的进一步发力。
同时，通义实验室的成立则明确了阿里巴巴在 AI 领域的组织架构，使得该公司在 AI 技术研发和应用上能够更加高效地进行探索与创新。这一新的实验室将专注于推动技术的突破与应用场景的扩展，助力阿里巴巴在全球科技竞争中持续领先。
总之，阿里巴巴通过千问大模型和通义实验室的全新布局，正在为其 AI 业务注入更多的活力与创造力，未来的发展值得我们拭目以待。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
制霸 Hugging Face！阿里千问 3.5 开启“刷榜”模式：Qwen 系列包揽全球开源前四，春节 DAU 暴涨 940%
国产大模型正在全球开源界与 C 端市场同步上演“速度与激情”。2026 年 3 月 2 日，随着 阿里云 (Alibaba Cloud) 在春节期间的一系列密集布局，通义千问 (Qwen) 家族正式确立了其在全球 AI 生态中的霸主地位。
此次“春节攻势”不仅是技术的输出，更是 AI 深度融入国民生活的一次里程碑事件。
技术统治力：Qwen 3.5 霸榜 Hugging Face
阿里在开源领域的“除夕大礼包”余威犹存，多款中小型模型齐发，改写了全球大模型格局：
● 全球前四全包揽：在权威 AI 社区 Hugging Face 的全球开源大模型榜单上，Qwen 3.5 系列 凭借卓越的推理、编码及多模态能力，强势占据了前四名的所有席位。
● 中小型模型爆发：针对端侧和边缘计算优化的 Qwen 3.5-7B/14B 等模型，以极低的参数量跑出了超越同级闭源模型的性能指标，极大降低了开发者的创新门槛。
市场爆发力：DAU 飙升 940%，位列国内第一
在用户端，通义千问 App 凭借春节假期的社交与消费场景，实现了现象级的增长：
● “一句话下单”成爆款：春节期间，千问 App 累计处理了 近 2 亿次 语音指令，用户只需一句话即可完成打车、订餐、购票等复杂操作，标志着 AI 智能体 (Agent) 正式进入大众化阶段。
● 用户规模跨越式增长：根据 QuestMobile 的最新数据，千问在春节期间的日活跃用户（DAU）冲上 7352 万，同比增长率高达 940%，这一增幅在当前所有国内 AI 类应用中傲视群雄。
行业观察：从“会聊天”到“会干活”的蜕变
阿里云此次双线大捷，反映出 2026 年大模型竞争的两个核心逻辑：底层开源生态的掌握与顶层应用场景的穿透。Qwen 3.5 既能在极客社区赢得口碑，又能在真实商业交易中通过“一句话下单”证明其实际效用，这意味着 AI 已不再是实验室的玩具，而是真正改变国民生活方式的新基座。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
国产大模型正在全球开源界与 C 端市场同步上演“速度与激情”。2026 年 3 月 2 日，随着 阿里云 (Alibaba Cloud) 在春节期间的一系列密集布局，通义千问 (Qwen) 家族正式确立了其在全球 AI 生态中的霸主地位。
此次“春节攻势”不仅是技术的输出，更是 AI 深度融入国民生活的一次里程碑事件。
技术统治力：Qwen 3.5 霸榜 Hugging Face
阿里在开源领域的“除夕大礼包”余威犹存，多款中小型模型齐发，改写了全球大模型格局：
● 全球前四全包揽：在权威 AI 社区 Hugging Face 的全球开源大模型榜单上，Qwen 3.5 系列 凭借卓越的推理、编码及多模态能力，强势占据了前四名的所有席位。
● 中小型模型爆发：针对端侧和边缘计算优化的 Qwen 3.5-7B/14B 等模型，以极低的参数量跑出了超越同级闭源模型的性能指标，极大降低了开发者的创新门槛。
市场爆发力：DAU 飙升 940%，位列国内第一
在用户端，通义千问 App 凭借春节假期的社交与消费场景，实现了现象级的增长：
● “一句话下单”成爆款：春节期间，千问 App 累计处理了 近 2 亿次 语音指令，用户只需一句话即可完成打车、订餐、购票等复杂操作，标志着 AI 智能体 (Agent) 正式进入大众化阶段。
● 用户规模跨越式增长：根据 QuestMobile 的最新数据，千问在春节期间的日活跃用户（DAU）冲上 7352 万，同比增长率高达 940%，这一增幅在当前所有国内 AI 类应用中傲视群雄。
行业观察：从“会聊天”到“会干活”的蜕变
阿里云此次双线大捷，反映出 2026 年大模型竞争的两个核心逻辑：底层开源生态的掌握与顶层应用场景的穿透。Qwen 3.5 既能在极客社区赢得口碑，又能在真实商业交易中通过“一句话下单”证明其实际效用，这意味着 AI 已不再是实验室的玩具，而是真正改变国民生活方式的新基座。
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微软官方 Copilot Discord 服务器封禁 Microslop，用户创造变体迫使微软锁定服务器
2026-03-02 14:43 by 隐身人
微软 CEO 纳德拉（Satya Nadella）关于 AI 的评论导致网民为微软起了 Microslop 的绰号，绰号的流行和随处可见促使微软在官方 Copilot Discord 服务器将其封禁，用户输入 Microslop 后会收到警告称根据服务器规定其输入包含了不合适的短语。但用户很快找到了应对之策，创造了无数 Microslop 的变体，比如用数字“0”代替字母“o”的“Microsl0p”。在猫与老鼠的文字游戏中，微软显然是失败的一方，它被迫锁定了 Copilot Discord 服务器。
https://www.windowslatest.com/2026/03/02/microsoft-gets-tired-of-microslop-bans-the-word-on-its-discord-then-locks-the-server-after-backlash/
#滑稽
via Solidot - Telegram Channel
2026-03-02 14:43 by 隐身人
微软 CEO 纳德拉（Satya Nadella）关于 AI 的评论导致网民为微软起了 Microslop 的绰号，绰号的流行和随处可见促使微软在官方 Copilot Discord 服务器将其封禁，用户输入 Microslop 后会收到警告称根据服务器规定其输入包含了不合适的短语。但用户很快找到了应对之策，创造了无数 Microslop 的变体，比如用数字“0”代替字母“o”的“Microsl0p”。在猫与老鼠的文字游戏中，微软显然是失败的一方，它被迫锁定了 Copilot Discord 服务器。
https://www.windowslatest.com/2026/03/02/microsoft-gets-tired-of-microslop-bans-the-word-on-its-discord-then-locks-the-server-after-backlash/
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打破闭源垄断！Notion 引入首个开源权重模型 MiniMax M2.5：联手“国产之光”重塑 AI 工作流，主打一个“极致性价比”
全球顶级协同办公平台 Notion 正在加速拥抱混合模型生态。2026 年 3 月 2 日，Notion 联合创始人 Akshay Kothari 宣布，Notion Custom Agents（自定义智能体）正式引入由 MiniMax 研发的开源权重模型 MiniMax M2.5，并作为实验性功能向全球用户开放。
这一动作不仅打破了 Notion 长期以来由 Claude、GPT 等顶尖闭源模型垄断的选择列表，更标志着国产大模型正式进入全球主流生产力工具的核心版图。
核心亮点：极致性能与“白菜价”成本
MiniMax M2.5 的加入，为 Notion 的 1 亿多用户提供了一个更具吸引力的选项：
● 独立并列：在 Notion 的模型选择下拉菜单中，MiniMax M2.5 已与 Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Pro 等顶级模型齐名并列。
● 高性价比：对于文档整理、日程同步、自动化任务等“简单但量大”的日常工作，M2.5 的调用成本远低于闭源模型，被称为 AI 界的“生产力刚需”。
● Agent 原生设计：MiniMax M2.5 采用了针对 Agentic Workflow（智能体工作流）优化的 RLAIF 框架，在处理复杂任务拆解和多步执行时，表现极其稳健。
技术背书：首个进驻 Notion 的开源权重模型
MiniMax M2.5自 2026 年 2 月发布以来便在硅谷引发关注：
● 性能强悍：在 SWE-Bench 等硬核编程与工具调用榜单中，M2.5 的表现甚至超越了部分闭源旗舰模型，且推理速度高达 100 tokens/second。
● 垂直办公优化：该模型在训练中深度模拟了 Excel 财务建模、Word 深度撰写及 PPT 逻辑生成等真实办公场景，与 Notion 的“全能工作台”属性完美契合。
行业观察：从“全能大脑”到“专业分工”
Akshay Kothari此次引入开源模型，反映了 Notion 2026 年的核心战略：模型不可知论 (Model Agnosticism)。用户不再被锁定在某一家供应商手中，而是可以根据任务需求自由切换：
● 追求深度文学创作，用 Claude Opus 4.6；
● 进行大规模数据清洗与逻辑执行，选 MiniMax M2.5。
这种“混合动力”模式，将助力Notion进一步巩固其作为 AGI 时代“个人与企业数字大脑”的地位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
全球顶级协同办公平台 Notion 正在加速拥抱混合模型生态。2026 年 3 月 2 日，Notion 联合创始人 Akshay Kothari 宣布，Notion Custom Agents（自定义智能体）正式引入由 MiniMax 研发的开源权重模型 MiniMax M2.5，并作为实验性功能向全球用户开放。
这一动作不仅打破了 Notion 长期以来由 Claude、GPT 等顶尖闭源模型垄断的选择列表，更标志着国产大模型正式进入全球主流生产力工具的核心版图。
核心亮点：极致性能与“白菜价”成本
MiniMax M2.5 的加入，为 Notion 的 1 亿多用户提供了一个更具吸引力的选项：
● 独立并列：在 Notion 的模型选择下拉菜单中，MiniMax M2.5 已与 Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Pro 等顶级模型齐名并列。
● 高性价比：对于文档整理、日程同步、自动化任务等“简单但量大”的日常工作，M2.5 的调用成本远低于闭源模型，被称为 AI 界的“生产力刚需”。
● Agent 原生设计：MiniMax M2.5 采用了针对 Agentic Workflow（智能体工作流）优化的 RLAIF 框架，在处理复杂任务拆解和多步执行时，表现极其稳健。
技术背书：首个进驻 Notion 的开源权重模型
MiniMax M2.5自 2026 年 2 月发布以来便在硅谷引发关注：
● 性能强悍：在 SWE-Bench 等硬核编程与工具调用榜单中，M2.5 的表现甚至超越了部分闭源旗舰模型，且推理速度高达 100 tokens/second。
● 垂直办公优化：该模型在训练中深度模拟了 Excel 财务建模、Word 深度撰写及 PPT 逻辑生成等真实办公场景，与 Notion 的“全能工作台”属性完美契合。
行业观察：从“全能大脑”到“专业分工”
Akshay Kothari此次引入开源模型，反映了 Notion 2026 年的核心战略：模型不可知论 (Model Agnosticism)。用户不再被锁定在某一家供应商手中，而是可以根据任务需求自由切换：
● 追求深度文学创作，用 Claude Opus 4.6；
● 进行大规模数据清洗与逻辑执行，选 MiniMax M2.5。
这种“混合动力”模式，将助力Notion进一步巩固其作为 AGI 时代“个人与企业数字大脑”的地位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 在品牌资产布局上再现重磅动作，近期疑似已完成对顶级域名 GPT.com 的收购，进一步强化其在生成式 AI 领域的品牌护城河。
据域名追踪机构报告显示，GPT.com 目前已转移至企业级域名注册商 MarkMonitor 进行管理，并启用了 Whois 隐私保护服务。尽管官方尚未公开确认所有权更迭，但该域名目前已正式定向跳转至 ChatGPT.com 官方网站，这一路径与 OpenAI 此前收购 Chat.com 后的处置方式高度一致。
追溯历史数据，GPT.com 此前长期由一家名为 Global Payment Technologies Australia 的澳大利亚公司持有，并指向其企业官网。该域名于2025年末发生注册商转移，并在近期触发了域名服务器（DNS）变更提醒。值得注意的是，OpenAI 旗下的 OpenAI.com 及此前斥巨资购入的 Chat.com 均托管于 MarkMonitor 平台，这种高度集中的资产管理模式进一步印证了本次收购行为。
作为 Generative Pre-trained Transformer 的缩写，“GPT”已成为大模型时代的标志性技术符号。随着 OpenAI 持续通过战略性域名收购收拢流量入口，此举不仅是对品牌资产的防御性保护，更显示出其构建全生态入口、深化用户心智占领的长期战略意图。在全球 AI 竞争进入存量博弈的背景下，顶级域名的归位将助力 OpenAI 在搜索、交互与服务化转型中占据更具优势的流量高地。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
从零部署你的24小时AI管家：OpenClaw完整实战指南（附踩坑记录）
写在前面
最近技术圈被一只"小龙虾"刷屏了——OpenClaw（前身Clawdbot/Moltbot）。作为GitHub史上增长最快的开源项目之一，它不像ChatGPT那样只会"说话"，而是真正能动手做事的AI Agent：浏览网页、执行命令、管理文件、甚至帮你写代码。
但说实话，官方文档对国内用户不够友好，我在部署过程中踩了不少坑。这篇文章记录从0到1的完整部署流程，以及我整理的中文优化资料，希望能帮你少走冤枉路。
----------------------
一、OpenClaw是什么？为什么值得折腾？
简单来说，OpenClaw是一个运行在你自己服务器上的高权限AI智能体。与SaaS类AI服务不同，它：
● 数据自主可控：所有操作在本地/云端服务器完成，敏感信息不出境
● 7×24小时待命：部署后通过Telegram、飞书、钉钉等渠道随时唤醒
● 真正"动手"能力：不是给建议，而是直接执行命令、操作浏览器、读写文件
特别适合需要自动化处理重复工作的开发者，比如定时拉取数据生成报表、自动回复标准化咨询、远程执行服务器维护等场景。
----------------------
二、部署前的准备工作
根据官方要求和个人实战经验，建议按以下配置准备：
特别提醒：国内服务器访问GitHub/npm可能不稳定，建议提前配置代理或使用镜像源。
----------------------
三、实战部署：三步走策略
第一步：环境初始化（5分钟）
安装Git和Node.js环境。这里有个避坑点：不要用apt直接装Node.js，版本可能不兼容。
第二步：安装OpenClaw（3分钟）
官方提供了一键安装脚本，但国内网络环境下可能中断。如果遇到问题，可以参考我整理的离线安装方案（见文末资料站）。
安装完成后，首次运行会看到一个ASCII艺术小龙虾和交互式配置向导：
第三步：配置向导详解（10分钟）
运行
1. 安全确认 向导会明确提示风险：Agent可以执行命令、读写文件。输入
2. 选择AI后端 国内用户强烈推荐选择通义千问(Qwen)或GLM：
● 前往阿里云百炼或智谱AI创建API Key
● 免费额度通常足够个人使用数月
3. 配置消息渠道
● 新手建议选Telegram Bot（最简单，5分钟搞定）
● 国内办公场景可选飞书或钉钉，需额外配置Webhook
4. 安装守护进程 选择
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四、进阶配置：让AI真正"可用"
基础部署完成后，还需要三个关键配置才能真正投入生产：
1. 持久化记忆配置
OpenClaw通过本地Markdown文件存储偏好，编辑
2. 安全沙箱（强烈推荐）
默认情况下Agent拥有较高权限，建议启用Docker沙箱隔离：
3. 防火墙与端口
确保服务器放行18789端口（Gateway默认端口）：
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五、国内部署的特殊技巧
由于网络环境差异，国内部署需要一些"土办法"：
镜像加速：npm和Docker拉取经常超时，建议使用淘宝NPM镜像、阿里云Docker镜像等国内源。
模型选择：实测通义千问Qwen2.5-coder在代码任务上表现优异，且阿里云免费额度 generous。配置示例：
移动端访问：部署完成后，通过飞书/钉钉接入可以实现手机远程操控家里或公司的电脑，这是目前最符合国内使用习惯的方案。
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六、常见问题与排查
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七、写在最后
OpenClaw代表了AI Agent从"玩具"走向"工具"的转折点。虽然部署过程比ChatGPT复杂，但换来的是完全的数据所有权和无限的定制化能力。
如果你在部署过程中遇到文档里没提到的问题，欢迎交流。文中提到的配置文件模板、镜像加速地址、以及各平台Bot创建的具体截图步骤，我都汇总了方便随时查阅。
毕竟，配置一次，受益良久。当你的AI助手开始在凌晨三点自动处理邮件时，你会感谢现在折腾的自己。
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参考资源：
● OpenClaw官方文档: docs.openclaw.ai
● 阿里云部署指南: 开发者社区
● 本文配套资料: fuye365.github.io
via 掘金人工智能本月最热 (author: 人工智能先锋)
开源项目两周突破15万Star，这款能帮你写代码、回邮件、管日历的AI助手，终于被我折腾上线了。
写在前面
最近技术圈被一只"小龙虾"刷屏了——OpenClaw（前身Clawdbot/Moltbot）。作为GitHub史上增长最快的开源项目之一，它不像ChatGPT那样只会"说话"，而是真正能动手做事的AI Agent：浏览网页、执行命令、管理文件、甚至帮你写代码。
但说实话，官方文档对国内用户不够友好，我在部署过程中踩了不少坑。这篇文章记录从0到1的完整部署流程，以及我整理的中文优化资料，希望能帮你少走冤枉路。
📚 配套资料：部署过程中需要参考的命令合集与配置文件模板，我都整理在了个人笔记站 fuye365.github.io，包含国内镜像加速、API配置指南等实战内容。
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一、OpenClaw是什么？为什么值得折腾？
简单来说，OpenClaw是一个运行在你自己服务器上的高权限AI智能体。与SaaS类AI服务不同，它：
● 数据自主可控：所有操作在本地/云端服务器完成，敏感信息不出境
● 7×24小时待命：部署后通过Telegram、飞书、钉钉等渠道随时唤醒
● 真正"动手"能力：不是给建议，而是直接执行命令、操作浏览器、读写文件
特别适合需要自动化处理重复工作的开发者，比如定时拉取数据生成报表、自动回复标准化咨询、远程执行服务器维护等场景。
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二、部署前的准备工作
根据官方要求和个人实战经验，建议按以下配置准备：
特别提醒：国内服务器访问GitHub/npm可能不稳定，建议提前配置代理或使用镜像源。
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三、实战部署：三步走策略
第一步：环境初始化（5分钟）
安装Git和Node.js环境。这里有个避坑点：不要用apt直接装Node.js，版本可能不兼容。
# 安装NVM（国内用户建议用Gitee镜像）
curl -o- https://gitee.com/RubyMetric/nvm-cn/raw/main/install.sh | bash
source ~/.bashrc
# 安装Node.js 22
nvm install 22
nvm use 22
node -v # 确认输出v22.x.x
第二步：安装OpenClaw（3分钟）
官方提供了一键安装脚本，但国内网络环境下可能中断。如果遇到问题，可以参考我整理的离线安装方案（见文末资料站）。
# 官方一键安装（网络通畅时）
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# 或通过npm安装（更稳定）
npm install -g openclaw@latest
安装完成后，首次运行会看到一个ASCII艺术小龙虾和交互式配置向导：
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🦞 FRESH DAILY 🦞
第三步：配置向导详解（10分钟）
运行
openclaw onboard --install-daemon进入配置，关键步骤如下：1. 安全确认 向导会明确提示风险：Agent可以执行命令、读写文件。输入
yes继续。2. 选择AI后端 国内用户强烈推荐选择通义千问(Qwen)或GLM：
● 前往阿里云百炼或智谱AI创建API Key
● 免费额度通常足够个人使用数月
3. 配置消息渠道
● 新手建议选Telegram Bot（最简单，5分钟搞定）
● 国内办公场景可选飞书或钉钉，需额外配置Webhook
4. 安装守护进程 选择
--install-daemon参数会自动创建系统服务，实现开机自启。----------------------
四、进阶配置：让AI真正"可用"
基础部署完成后，还需要三个关键配置才能真正投入生产：
1. 持久化记忆配置
OpenClaw通过本地Markdown文件存储偏好，编辑
~/.openclaw/openclaw.json：{
"agent": {
"memory": {
"enabled": true,
"storagePath": "~/.openclaw/memory"
}
}
}
2. 安全沙箱（强烈推荐）
默认情况下Agent拥有较高权限，建议启用Docker沙箱隔离：
{
"agents": {
"defaults": {
"sandbox": {
"mode": "non-main",
"docker": {
"image": "openclaw-sandbox:bookworm-slim",
"network": "none"
}
}
}
}
}
3. 防火墙与端口
确保服务器放行18789端口（Gateway默认端口）：
sudo ufw allow 18789/tcp
# 或云服务器安全组配置
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五、国内部署的特殊技巧
由于网络环境差异，国内部署需要一些"土办法"：
镜像加速：npm和Docker拉取经常超时，建议使用淘宝NPM镜像、阿里云Docker镜像等国内源。
模型选择：实测通义千问Qwen2.5-coder在代码任务上表现优异，且阿里云免费额度 generous。配置示例：
{
"agent": {
"model": "qwen2.5-coder:32b",
"providers": {
"qwen": {
"apiKey": "sk-your-key",
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
}
}
}
}
移动端访问：部署完成后，通过飞书/钉钉接入可以实现手机远程操控家里或公司的电脑，这是目前最符合国内使用习惯的方案。
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六、常见问题与排查
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七、写在最后
OpenClaw代表了AI Agent从"玩具"走向"工具"的转折点。虽然部署过程比ChatGPT复杂，但换来的是完全的数据所有权和无限的定制化能力。
如果你在部署过程中遇到文档里没提到的问题，欢迎交流。文中提到的配置文件模板、镜像加速地址、以及各平台Bot创建的具体截图步骤，我都汇总了方便随时查阅。
毕竟，配置一次，受益良久。当你的AI助手开始在凌晨三点自动处理邮件时，你会感谢现在折腾的自己。
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参考资源：
● OpenClaw官方文档: docs.openclaw.ai
● 阿里云部署指南: 开发者社区
● 本文配套资料: fuye365.github.io
via 掘金人工智能本月最热 (author: 人工智能先锋)
2026年3月2日，全球知名全能工作台 Notion 联合创始人 Akshay Kothari 宣布，其 AI 自动化工具 Notion Custom Agents 正式引入国产开源权重模型 MiniMax M2.5，并作为实验性功能向全球超1亿用户开放。
这一举动标志着 MiniMax M2.5与 Claude Sonnet4.6、Opus4.6、Haiku4.5以及 GPT-5.2、GPT-5.3Codex 等国际顶尖闭源模型共同进入 Notion 的核心模型库，成为该平台模型选择列表中的重要成员。
作为目前列表中唯一的“开源权重模型”，MiniMax M2.5的接入为 Notion 的文档、笔记及项目管理场景提供了更具经济性的算力方案。Kothari 指出，在执行简单任务时，该模型的使用成本显著低于传统闭源大模型。Notion 此番动作反映了生产力工具平台在模型集成策略上的转变，即从单一依赖顶级闭源模型，转向“高性能闭源+高性价比开源”的混合架构。
这种趋势不仅有助于降低企业级用户的 AI 调用门槛，也预示着国产模型在国际主流生态中的协同地位进一步巩固。随着全球生产力工具市场竞争加剧，通过多元化模型配置优化任务效能与运营成本，已成为行业演进的必然路径。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据domaininvesting报道，OpenAI 似乎已经收购了 GPT.com 域名。如果访问GPT.com，将会跳转到 ChatGPT.com。OpenAI去年收购了Chat.com，该域名也会跳转到 ChatGPT 网站。GPT 是 Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练 Transformer）的缩写。
GPT.com 目前已在 MarkMonitor 的企业域名注册商处注册，注册人为 DNStination Inc.。DNStination 是 MarkMonitor 的 Whois 隐私保护服务商。这意味着无法断定该域名归 OpenAI 所有，但 MarkMonitor 的客户获取此类域名并将其转发到其他公司的网站确实有些蹊跷。
Chat.com 和 OpenAI.com 也都在 MarkMonitor 注册，但这两个域名都没有使用 Whois 隐私保护。
在转移至 MarkMonitor 之前，GPT.com 域名在 Network Solutions 注册，并采取了隐私保护措施。该域名似乎在 2025 年末转移至 MarkMonitor。
昨晚媒体收到DomainIQ的一封邮件，提醒域名服务器发生了变更。这意味着 GPT.com 最近开始将流量转发到 ChatGPT 网站。
Archive.org显示， GPT.com 之前一直将流量转发到 GPTA.com.au，这是一个名为 Global Payment Technologies Australia Pty Ltd 的澳大利亚公司的网站。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：BiaNews鞭牛士)
Anthropic 旗下 AI 助手 Claude 于 3 月 1 日登顶美国 App Store 免费应用下载榜，两个月内从第 42 位升至第一， OpenAI 的 ChatGPT 与谷歌的 Gemini 分列第二、三位。此次排名逆转源于 Anthropic 与美国政府的正面冲突后，用户声援 Claude 。
9To5Mac
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