GLU/SwiGLU 在实际中是门控形式（two linear branches），是向量上的逐元素操作；为了在一维上可视化，我用简化的标量形式来画图 —— 把两条分支都用相同的输入值（即把 a=x, b=x），因此 GLU(x)=x∗sigmoid(x) SwiGLU(x)=x∗SiLU(x) 。这能直观展示门控机制的形状差异。
热力图可以理解为一张“重点标记图”——图像中颜色越深的区域，代表模型应该越关注。比如指令是让机器人开办公室门，它会重点盯着门把手，而不是整扇门——不管门是木门、玻璃门还是什么颜色，只要把手在那儿，它就知道怎么操作。回到工厂搬料箱的场景也一样，模型关注的是把手，不是整个料箱，更不是整个视野里的工厂。
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并且相较于直接使用 OpenClaw，MaxClaw 拥有「预置精选专家级 Skill」「自带 50G 专属云储存空间」等优势。未来 MaxClaw 还将支持「用户自定义专家」「多端协同」的功能。
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В Финляндии предупредили об опасном шаге ЕС против России09:28。业内人士推荐heLLoword翻译官方下载作为进阶阅读
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