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1周前
ESPClaw简单体验与测试 最近乐鑫的ESPClaw很火,群里面都把它吹嘘的很神就像当初的小龙虾一样,被捧上了神坛,但是它真的这么强吗?打工人还会出现因为小龙虾而导致失业焦虑吗?抱着这个怀疑的态度我烧录简单体验了一下这个项目,在这里我接入了QQ小龙虾机器人,通过QQ来发送指令给ESPClaw让它编写了一个程序,使用板载按钮来控制红黄绿三个LED切换状态,这里它能够实现这个任务,随着我又加了一个条件在切换状态前初始化的时候先依次亮一秒钟,大概花了一分钟左右它也成功的实现了这个拓展任务。但是这里值得注意的是重启以后它并没有执行我之前交给它的任务,此时单击按钮没有反应,如果能够将任务持久化那或许会更好一些。在这里其实我们就能够看到它和小智的区别了,那就是它能够自己编写某种脚本控制自己的外设,正如视频中的一样,但是对于一些复杂的驱动靠它自己似乎不是那么现实,我们需要将复杂传感器或者执行器等提前写好重新编译固件作为它的技能来使用,对于小白你不能够指望它能够帮你干多大的活,简单体验点个灯还是绰绰有余的,简单实时性要求不高的项目它能够帮你解决,但是复杂项目还是得要自己编程。总的来说这个ESP版的小龙虾作为一个体验项目来说效果相当不错,至少没有原版小龙虾这么高的要求,而你也只需要一块ESP32S3开发板,而这个大部分的S3小智硬件都能满足,感兴趣的小伙伴不妨一起体验一下ESPClaw这个项目#小智 #ESPClaw #嵌入式 #steam教育 #编程
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阿里开源Qwen3.6-27B发布 大模型圈迎来重磅炸弹!阿里最新开源的密集模型(Dense Model)Qwen 3.6 27B 展现了不可思议的越级性能。它不仅在代码跑分等多项基准测试中反杀自家体量大它15倍的 397B MoE 模型,更是直接对标顶级闭源模型 Claude 4.5 Opus。凭借极高的性价比和惊艳的实测表现,它被国外技术博主盛赞为**“家里的 Opus (Opus at home)”**。 🚀 【核心亮点一:逆天的 Agentic Coding(智能体编程)能力】 这款 27B 模型的代码能力堪称程序员福音。在多位硬核博主的极限测试中,它展现出了极其离谱的“一句话手搓游戏”能力: 手写带游戏的浏览器OS:仅凭一段提示词,它成功编写了一个带有图形界面的浏览器操作系统,里面甚至内置了带碰撞体积、能上下车的“GTA克隆版” 3D 小游戏。 硬核 C++ 游戏开发:用 C++ 写出了一个带有小地图、具有等距视角的复古滑板游戏。 零代码基础复刻经典:一次性完整且无 bug 地生成了复杂的“康威生命游戏(Game of Life)” Web 端模拟器,完美实现细胞繁衍的动态交互。 👁️ 【核心亮点二:降维打击的原生多模态视觉】 作为原生支持图文多模态的模型,它的“视力”好到令人发指: 极限 OCR 识别:面对人类看起来都费劲的满屏复杂手写物理公式,它能跨行精准定位并提取公式内容。 视觉游戏拆解与重构:扔给它一张排版混乱的汽车精灵图(Sprite sheet),它居然能自己写代码分析像素边界来提取车辆素材,并硬生生写出一个伪3D赛车游戏。 百科全书式识图:精准识别出印度拥有2500年历史的马杜赖米纳克希神庙局部,并能给出极其冷门的背景知识。 💻 【核心亮点三:主打稳定与高效的本地部署】 与部分参数庞大的 MoE 模型不同,Qwen 3.6 27B 采用了密集模型架构(Dense Model),这意味着它没有路由捷径,运行更加稳定可控,更易于部署。 无论你是拥有双 RTX 4090 显卡、A100 计算卡,还是配备 256GB 内存的 M3 Ultra Mac Studio,都能通过 LM Studio 或 vLLM 轻松运行。 模型原生支持高达 262k 的超长上下文,并具备“保留思考(Preserved thinking)”特性,能在长对话中保持连贯的推理逻辑#人工智能 #开源模型
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