(Ken Cen 出品)Gen AI 第 43 部：OpenClaw 完全免費的加速龍蝦王 – Patreon連載

OpenClaw，Token，API，Lume，虛擬機，飛書， Channel #中文養龍蝦課

從這 2.5 小時的課程，你會學到

  • OpenClaw 與其他的 AI Agent 有什麼不同
  • 創建輕量的局域網 VM 主機 & 減少網絡問題的竅門
  • 如何突破 VM 虛擬機無 GPU 加速本地模型的速度限制
  • 如何在不需要 VPN 安裝 Openclaw 並連接飛書作為Channel

要求

一臺Mac

課程說明

如果你已經在用 AI，但總覺得「不夠穩、不夠快、還是要自己盯著」，那這門課就是解決這些問題的。

這不是教你多會用 AI，而是教你讓 AI 自己幫你做事，而且一直做下去。

你會先搞懂一件關鍵的事：
為什麼有些 AI 只能聊天，有些卻能幫你完成整個任務。
學完之後，你不再只是問問題，而是讓 AI 幫你跑流程、做事情。

接著，你會學會怎麼讓 AI 7×24 小時工作。
不是偶爾用一下，而是讓它一直運行，幫你處理事情。
很多原本需要你每天重複做的事，可以直接交給它。

你也會學到怎麼做到不用一直盯著它。
設定好之後，它可以自己完成任務，不需要你一直操作、一直看。

這門課還會帶你搭一台屬於你自己的環境。
不是用別人的平台，而是在你自己的電腦裡跑 AI。

你會知道：
怎麼建一台不吃資源、不卡頓的虛擬機
怎麼讓它穩定運行，不動不動就出問題

很多人卡在網路問題，這裡也會直接解決。
你會學到怎麼避免延遲、斷線、各種莫名其妙的錯誤，
讓整個系統可以穩定跑下去。

另外，你會學會用遠端方式連接這台機器。
就算不在電腦前，也能隨時控制和查看 AI 在做什麼。

最後一個重點，是速度。
課程會教你怎麼把 AI 的運行速度大幅提升。
在不換設備的情況下，讓它跑得更快、更順。

目標受眾

  • 想養龍蝦 Openclaw，想先嘗試可能性
  • 想養龍蝦 Openclaw，希望更安全
  • 想養龍蝦 Openclaw，不希望額外購買 Mac mini
  • 想養龍蝦 Openclaw，不希望花費買 Token，想先嘗試 ope

講師簡介

Ken Cen AI 資深工程師，量化交易師，Udemy全球前10%頂級教師之一(更多講師的課程)

Ken Cen是Udemy全球前10%頂級教師之一。

在 Udemy 平臺擁有 60+門的AI 中文課程

每月發佈 2～3 門新課程

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參加方式：

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教授 AI 領域 & 量化交易領域包括：

只有Ken Cen官網販賣（未在Udemy上架）的有63門：

1. (Ken Cen 出品) Generative AI 第 35 部： 超越 CUDA 的 Triton 的AI開發大躍進

2. Gen AI 第 37 部：DeepSeek 16X 上下文窗口技術～一圖千字

3. (Ken Cen 出品) AI 量化交易 第1部：免費數據打造Interactive Brokers 股票自動交易機器人

4. (Ken Cen 出品) AI 量化交易 第3部：AI股票交易新寵 – LLM自動化交易 下部

5. (Ken Cen 出品)Gen AI 第 40 部：沉浸式翻譯如何補抓集英社漫畫中的日文

6. (Ken Cen 出品) AI 量化交易 第5部：創建Pine Script專業預測VSA指標

7. 從零開始學Linear Regression補充

8. (Ken Cen 出品)如何創建自己的Wordpress Plugin

9. (Ken Cen出品)Generative AI第六部 – 結合AI SDK與Langchain.js創建全棧生成式UI

Udemy上販賣的有54門：

  1. 建網百科全書-使用 HTML,CSS,JS, jQuery,php,mySQL 建立網站
  2. 深入淺出了解Javascript
  3. SWIFT3入門篇-蘋果手機開發語言SWIFT3課程
  4. 建網進階篇-製作您自己的WordPress主題使用HTML,CSS,php,Bootstrap
  5. 粵語版-深入淺出了解Javascript
  6. 蘋果手機編程(V2.0) – 使用IOS12 & Swift4 – 編寫19個真實程式
  7. 從零開始學Machine Learning第一部 – 線型回歸，分類與聚類
  8. 從零開始學Machine Learning第二部 -深度學習DL篇
  9. 邊做邊學 – 製作ChatGPT網頁APP
  10. 沈浸式蘋果Apple Vision Pro程式開發
  11. 如何創建自己的Wordpress Plugin
  12. 快速入門 PHPUnit 單元測試
  13. 部署Machine Learning模型-使用Python,FastAPI,Docker, EC2
  14. Generative AI第一部 – 從LangChain接入ChatGPT到製作股票分析AI團隊
  15. Generative AI第二部 – 人機對話大師：打造流暢AI互動系統，實現無縫交流
  16. Generative AI第三部 – 製作能進化的AI
  17. Generative AI第四部（後端） – AI x UI = 生成式UI
  18. Generative AI第五部（前端） – Generative UI 生成式UI
  19. 探索Java與AI結合的新境界：從基礎到實踐，掌握Langchain4J
  20. Generative AI第六部 – 結合AI SDK與Langchain.js創建全棧生成式UI
  21. Generative AI第七部 AI之眼
  22. Generative AI第八部 AI之眼2 動態追蹤與分析
  23. Generative AI第9部 掌握 Llama-Index 開啟數據檢索新篇章
  24. Generative AI第10部 LLM網絡爬蟲 AI Web Scrape
  25. Generative AI第11部 企業級的AI解決方案 – Cohere
  26. Generative AI第12部 視覺之煉金術師
  27. Generative AI第13部 ComfyUI 進階版 – 超真實AI室內設計設果圖製作
  28. Generative AI第14部 ComfyUI 進階版 – 製作商業產品廣告海報
  29. Generative AI第15部 ComfyUI 進階版 – 自動化FLUX流程攻略
  30. Generative AI第16部 ComfyUI 進階版 – 360度無縫全景圖
  31. Generative AI第17部 ComfyUI 進階版 – AI偶像時代
  32. Generative AI第18部 如何訓練DeepSeek大語言模型
  33. Generative AI第19部 DeepSeek如何 Fine-tune (微調)大語言模型
  34. Generative AI第20部 AutoGen + MCP 打造 Manus 智能體
  35. Generative AI第21部 如何推理 Llama 大語言模型 上部
  36. Generative AI第22部 如何推理 Llama 大語言模型 下部
  37. Generative AI第23部 訓練大語言模型必修 – LoRA & Quantization
  38. Generative AI第24部 使用Pytorch編寫 Stable Diffusion 上部
  39. Generative AI第25部 使用Pytorch編寫 Stable Diffusion 下部
  40. Generative AI第26部 Mistral 語言模型的架構秘密
  41. Generative AI第27部 強化學習模型RLHF 與 策略梯度優化
  42. Generative AI第28部 LLM 對齊革命 – PPO X DPO 策略優化
  43. Generative AI第29部 神經網絡2.0 – KAN vs 傳統MLP
  44. Generative AI第 30 部 AI 缺陷 – 如何欺騙人工智能
  45. Generative AI第 31 部 多模態融合：視覺+語言模型深入解析 (上)
  46. Generative AI第 32 部：多模態融合：視覺+語言模型高效推論 (下)
  47. Generative AI第33部：用英偉達CUDA C加速 AI – GPU底層核心
  48. Generative AI第34部：用英偉達CUDA C 進階打造神經網絡的底層核心
  49. Generative AI第 36 部：AI 速度之王 FlashAttention 演算法
  50. Gen AI 第 38 部：DeepSeek 16X 上下文窗口技術～一圖千字 下部
  51. AI 量化交易第2部：AI股票交易新寵 – LLM自動化交易 上部
  52. Gen AI 第 39 部：用本地AI創建沉浸式翻譯Google chrome插件 上部
  53. AI 量化交易 第4部：美股流派 – VSA流與Pine Script 6指標&策略回測
  54. Gen AI 第 41 部：用Vites + React創建Chrome AI助手插件 上部

期待與您一起探索人工智能，一起成長！～

最後，衷心感謝所有支持我的學員，願您生活幸福，學習愉快！～

字幕：無

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