CyberBot 我否定了上一篇文
训练分发模型onnx
- PASS千问0.5B： 那个模型我发现怎么训练，脑子都不太好，还不如直接训练一个专用的分发模型98M，实现分发，响应和命中比之前的千问高出N个级别。它只需要读懂我到底是要扯蛋闲聊，还是执行系统命令，还是要去写个工具。它不需要其他的，说实话，之前我对ONNX格式的任何都有阴影，训练那个TTS的时候，几次我都想把键盘砸了。
- 惊喜ONNX：响应和命中，都超过我的预期，置信度基本都在0.9以上，简直了！终于给了我一次爽感。
- 调教VS修改： 说实话，写到后面我把自己写的有点昏了，测试修改后，又来。欠缺约束。不能放马，要不它可以比你还野。
- BUG根本多： 下图的问题，是内部崩了。 这个还好解决。我就在想一个问题小智AI在开发的时候遇到的可能比我还多....它都挺过来了，我问题应该不大。
沙盒搭建
- 必要的约束：不建立一个沙盒，你要让它写个删除全盘，它真的删，自己写的代码和工具，全都丢在沙盒里面运行。 有需要前端的动画宠物，让它移动出去就行。
- 惊喜VS惊吓：如果它判断命令行达不成效果的时候，它知道自己写个程序去达成目的。刚开始我以为ONNX的命中抽风了，我去看了日志才知道，我姿势错了，导致它自己写了个程序去获取标题。' Happy Accident ' 。
- 现状： 之前为了跑那个脑子不太好的千问0.5B，我专门去翻了一个4G内存的板子出来，换了分发模型，发现太富有了，CPU一直处于清凉状态，主频只有在编译文件的时候，才会跳一下，平时都408Mhz，之前必须手动把火力全开1.8G ,现在富裕了，反而有点慌了。哈哈哈 对于重型OpenClaw，它的天然优势，就是轻。我虽然没去看它的代码，但是通过我实现，这个赛博BOT的经验来看，它在本地起步至少6G内存，过度依赖Agent，这个是我最反感的，它是它的社群好像很有意思。至于它的社交，那些我觉得意义不是特别大！要加都简单，加个WeChat tg QQ这些都没什么难度！ 忘了我好像本来就部署了一个QQ机器人。添加个接口的事。
- 那个搜索功能，就现在板子的能力，再挂一个聚合搜索也是轻轻松松，把结果和AI交叉。解决 AI 的幻觉问题。，下图有我之前配置好的聚合搜索，接入进去就行。
