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Mac本地跑大模型：MLX部署实战 →
不是那种"下个 App 聊两句"的玩具级别，而是真正的、参数量以百亿计的大语言模型——就跑在你的桌面上，不联网，不花 API 费用，数据不出家门
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OpenClaw安全加固：用魔法打败魔法 →
上一篇我们讲了怎么在 Windows 上把 OpenClaw 装起来。装好了，跑起来了，能聊天了——然后呢？
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Win上OpenClaw避坑指南：从安装到真正能用 →
最近有朋友问我：OpenClaw 怎么在 Windows 上装？
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龙虾热的真相：算力过剩时代的个人AI →
这段话写于 2025 年底。三个月后，一只小龙虾用数据证明了它
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OpenClaw+本地AI模型：数据不出Mac的oMLX方案 →
前三篇我们聊了 OpenClaw 怎么装、怎么防、为什么火。有个问题一直没解决
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本地跑大模型：Apple Silicon 上的 LLM 实践指南 →
不依赖云端 API，在自己的 Mac 上运行 70B 参数模型。一份从硬件选择到模型调优的完整指南。
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