近期，OpenClaw 2026.4.24版本全面接入DeepSeek-V4系列模型，以V4-Flash为默认大脑，V4-Pro同步上线，构建百万级Token上下文处理能力。V4-Flash采用混合专家架构（MoE）与流形约束超连接（mHC）技术，总参数2840亿、激活参数130亿，通过压缩稀疏注意力（CSA）与高度压缩注意力（HCA）混合架构，结合“FP4+FP8”混合精度策略，实现推理计算量降低73%、KV缓存占用缩减90%的突破。V4-Pro则以1.6万亿总参数、490亿激活参数，在AgenticCoding评测中达开源模型最佳水平，Codeforces Rating突破3206，位列全球第23名，接近GPT-5.4、Claude Opus 4.6-Max等闭源旗舰。

乐鑫信息科技正式推出ESP-Claw AI智能体框架，该框架以Chat Coding（聊天造物）为核心，突破传统物联网开发边界。通过将Agent Runtime下沉至边缘芯片，ESP-Claw让设备在本地完成感知、推理与决策，用户仅需通过自然语言即可定义设备功能。ESP-Claw支持标准MCP设备与传统IoT设备统一接入，适用于智能家居、工业物联、教育创客等

AI对个人计算的变革，正从“工具增强”迈入“智能伙伴”的新阶段。依托于英特尔® 酷睿™ Ultra和英特尔® 酷睿™ 处理器提供的强大本地AI算力，现在，用户仅通过单台设备即可融合云端与本地智能，实现生产力跃升。凭借在全球PC产业的深厚生态积累，英特尔正推动AI智能体的普及——让每个人的PC，都成为进入AI时代的智能入口。

通义千问最新一代多模态大模型Qwen3.5已成功适配能BM1684X和BM1688系列TPU芯片，2B、4B、9B三个版本均已适配，从预编译bmodel可LLM-TPU(附录链接(4))直接下载使用。本文介绍如何通过Openclaw+Skill实现全自动部署——不写一行代码，不记一条命令，对话即部署。关于Qwen3.5Qwen3.5（附录链接（1））是阿里通

2026年，OpenClaw的安装教程已经烂大街了。但大多数教程止步于"能跑"，对之后发生的事情只字不提。这篇文章不教你装OpenClaw，只说一件事：装完之后，你可能正在一个巨大的安全漏洞里裸奔。这不是危言耸听。以下所有数据均有据可查。01丨三个真实漏洞，三组真实数据漏洞一：你的OpenClaw正在被人暴力破解CVE-2026-25253，CVSS评分8.

软件定义汽车时代，智能座舱HMI（人机交互）已成为车企核心竞争力，但多屏交互、语音、触控、高频OTA迭代，让传统人工/脚本自动化测试陷入“效率低、覆盖窄、成本高、漏测多”的困局：人工测试依赖坐标硬编码、UI微调即失效、场景覆盖率不足60%、回归周期长达数天；纯软件自动化无法模拟真实人手触控、无法验证物理交互一致性，难以满足车规级可靠性要求。东舟技术创新性地将

飞凌嵌入式与安谋科技“极术社区”的深度合作，基于FET3588-C核心板与JishuShell（小龙虾on Arm）一键部署工具的组合方案，实现了“一行命令、一杯咖啡时间”的端侧Agent部署，真正做到插电即用、稳定可控。

我们通过拆解Skills的核心概念、结构，并结合LED控制简易实操案例，清晰展现了Skills的落地应用逻辑。即便只是基础的硬件控制场景，这个案例也直指Skills的核心价值：把复杂业务流程封装成可复用的标准化能力单元。

OpenClaw凭借出众的能力爆火出圈，如果将它集成到飞书中做成专属智能助手，能大幅提升日常办公效率，让文档总结、消息处理、任务协同更智能高效。想要稳定落地这一场景，一块靠谱的边缘硬件平台必不可少。

电子发烧友网综合报道  最近“小龙虾”OpenClaw引爆了AI Agent本地部署的趋势，但同时暴露出来的安全问题，使得在主力PC上安装需要用户承担较高的资产、数据安全风险。因此更低成本的部署方式也成为了新方向，类似树莓派这样的开发板则被爱好者们视为Openclaw本地部署的新载体。   OpenClaw 的性能消耗主要集中在模型推理和云端交互、任务调度、外设联动三大环节，不同使用场景对硬件的需求差异显著，高性价比的方案一般采用部分任务本地模型推理