OpenClaw进阶指南：阿里云/本地部署+API配置+多模态融合+跨平台联动实战手册
2026年，AI技术的核心进化方向已从单一文本交互转向多模态融合，OpenClaw（曾用名Clawdbot）凭借开放的插件生态与灵活的部署架构，率先实现“文本、图像、语音、视频”的全维度交互支持。无论是通过语音下达复杂任务、让AI分析视频核心信息，还是上传图像实现智能识别，OpenClaw都能打破信息形态的边界，成为连接虚拟与现实的高效桥梁。
Qwen2.5-VL-32B: 更聪明、更轻量!
年前，阿里通义千问团队推出了 Qwen2.5-VL 系列模型，获得了社区的广泛关注和积极反馈。在 Qwen2.5-VL 系列的基础上，研究团队使用强化学习持续优化模型，并使用 Apache 2.0 协议开源 32B 这个备受喜爱的参数规模的新 VL 模型—— Qwen2.5-VL-32B-Instruct。相比此前发布的 Qwen2.5-VL 系列模型，本次推出的 32B 模型的特点如下：
让大模型“读懂”你的文档：RAG核心技术——文档切分完全指南
文档切分是智能问答系统成败的关键。本文深入解析RAG技术中分块（Chunking）的核心原理，涵盖五大切分策略：从基础的按句子、固定长度切分，到更智能的递归与语义切分。通过LangChain实战代码，手把手教你处理文本、Markdown、代码等多格式文档，并优化块大小、重叠与分隔符参数。提供人工抽样、模拟检索和端到端测试三大评估方法，助你构建高效精准的知识检索体系。
从零开始的OCR之旅
本文介绍了如何配置环境并使用EasyOCR库进行OCR任务，包括安装依赖、下载必要的模型包，并提供了一个简单的使用示例。
