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还是以 OpenClaw 举例，用户可以通过 token 付费的方式来接入云端模型，但它更擅长的能力是在端侧模型推理驱动。经过普遍调研，想要让 OpenClaw 像个智商合格的人一样工作，后端的模型参数量的底线在 70 亿左右，往往要上到至少 320 亿参数量才能比较稳定地工作。
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在这一背景下，为什么有效？EmotionPrompt 的研究给出了理论解释：情感措辞的作用机制类似于人类社会中的「高风险情境」信号。当模型识别到「这对我很重要」「直接决定我的绩效」等强语气标记时，它会重新平衡内部注意力的权重分配，对指令中的关键约束给予更高权重。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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