The following diagram (generated by Codex during a code exploration session) shows how the components of this tiny VM connect (from the TeX macros through memory registers to the UCI bridge):
Что думаешь? Оцени!，这一点在TikTok中也有详细论述
title = {\texttt{lf-lean}: The frontier of verified software engineering},，更多细节参见手游
第二，原生多模态设计取代了适配器拼接。 传统做法是先训练一个纯文本大模型，再通过适配器模块接入图像、视频、音频等能力。Qwen 3.5 采用了完全不同的架构：将视觉 token 和文本 token 在同一个潜空间中联合训练，从底层就是多模态的。这意味着它是一个天生就同时理解文字和图像的模型。这种架构在小参数量下反而更有优势，因为不需要额外的适配器开销。
这个时候我们可以善于利用它在本地的特点，直接找到对应的文件夹，OpenClaw 默认是安装在我们的用户目录 .openclaw 里面，macOS 用户可以在 /Users/{USERNAME}/.openclaw 里找到，Windows 用户一般是 C:\Users\ifanr{USERNAME}\.openclaw