最近一直在搞具身智能、跑 FastWAM 相关的东西，经常看到有人在群里、论坛上问 Hermes 和 OpenClaw 有啥不一样，以后谁更有前途。 这俩看着都是 AI 智能体，好像功能差不多，其实完全不是一个路子。现在还能放在一起对比，再过一段时间，基本就是两条完全分开的赛道，最后甚至不是竞争关系，而是互补。 先一句话说透核心区别： Hermes 是走深度、走自进化的，越用越强，更像一个能自己成长的大脑； OpenClaw 是走广度、走生态的，开箱即用，覆盖场景多，更像一个万能工具人。 先说说最本质的差别 Hermes 强在学习能力和自进化。你给它任务，它不是做完就忘，而是会总结、会沉淀、会...

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

这个世界太疯狂了

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...