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不用AI，可能永远造不出新一代动力电池｜甲子光年
这并不是危言耸听。 作者｜张麟 编辑｜王博 和电动汽车体量的增长速度相比，动力电池性能的提升则十分缓慢，甚至即将停滞不前。 2020年-2024年的5年期间，中国市场的新能源汽车保有量从492万辆猛增至3140万辆，占国内汽车总量的比值从1.75%跃升到8.90%。此外，同时期国内动力电池装机量也从63.6GWh提升至548.4GWh。 与此相对的是，同时期纯电新能源汽车的平均续航仅从378公里，…- 6
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MCP客户端智能体的开发实践
1 引言本文旨在深入剖析模型上下文协议（MCP）架构及其客户端流程，并实现一个 MCP 客户端智能体。我们将明确当向由大语言模型（LLM）支持的 MCP 提出请求时，幕后究竟发生了什么，以期让整个过程更加清晰易懂。目前，关于构建 MCP 服务器的文章已有很多，例如 MCP 官方网站 上的教程，详细介绍了如何构建一个简单的 MCP 天气服务器并将其连接到主机（如 Claude D…- 6
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AI浏览器是AI产品破局关键？| Perplexity 创始人YC圆桌实录
7月11日，YC发布了Perplexity 创始人兼 CEO Aravind Srinivas 6月在 AI Startup School 的圆桌对话，本次对话聚焦于AI时代下搜索与信息交互的未来形态，对话核心议题包括Perplexity 的最新发展、其未来十倍增长的基础设施挑战、公司押注重注的浏览器产品“Comet”的战略构想，以及在与谷歌、OpenAI等科技巨头的激烈竞争中，创业公司如何寻找…- 6
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2万行代码，Claude Code完成95%！一位独立开发者发布APP的实录
家人们，先来开个脑洞：一款功能贼复杂、UI 巨精美的 macOS 应用，从一个空文件夹到上架 App Store，只花了一周。这个项目总代码量超过 2 万行，95% 是 AI 写的。这是不是听起来像某书上哪个人编的爽文？但这确实是来自一位资深 Mac 开发者的亲身经历，刷新了我们对 AI 编程能力的上限。这位开发者名叫 Indragie Karunaratne，从 2008 年开始就开始搞 Mac…- 6
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AI原生的创业公司是什么样的？Lovable员工分享
这是一份以采访的角度，提问Mixlab关注的几个问题，材料基于Lovable 员工 Elena的文章整理而成。 M： 大家好，欢迎来到 Mixlab 今天的特别采访。我们非常荣幸邀请到 Lovable 的员工 Elena，来和我们分享她在 Lovable 的工作体验和对 AI 驱动开发未来的看法。Elena，欢迎您！ Elena： 大家好，Mixlab 的观众朋友们，非常高兴能来到这里。 M： E…- 7
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Grok 4 数学推理吊打 o3，OpenAI 奥特曼本轮输麻了
AI圈真是刺激。马斯克又一次冲上热榜，这次他发布的Grok 4，号称是世界上最强的模型，马斯克还计划把它送上太空！ 相比 GPT-4o、Claude 4、Gemini 2.5 Pro 等一众明星模型，Grok 4 来势汹汹，不仅性能碾压，还在推理、编程、长文本处理上全面发力，甚至直接对标 AGI（通用人工智能）标准。 今天，我们不吹不黑，带你实战测试 Grok 4 数学推理强在哪，又值不值得你掏钱…- 8
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AI coding的雄心、困局与终局 | 峰瑞研究所
这个5月，AI coding（AI 编程）领域发生了不少标志性事件。5月3日，苹果与初创公司Anthropic联手开发由AI驱动的Vibe Coding（氛围编程）平台；三天后，OpenAI被曝将以30亿美元收购AI编程新锐Windsurf；5月17日，OpenAI又推出集成于ChatGPT的Codex智能体，实现自动生成、调试和优化代码；美团在5月20日宣布将上线一款AI编程类工具“NoCode…- 6
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月暗工程师谈K2：AI交互正在从markdown变成html
K2模型发布后（见今日测评文），月之暗面工程师@Justin Wong 写了一篇技术博客，分享了K2的一些研发细节，并回应了年初的投流争议。他认为，底层模型依然是当前最关键的东西。 部分精彩观点，摘录如下： 1.从Claude 3.5 Sonnet开始，AI写前端到达了可以实用的程度，之后几乎所有新出的模型都会秀一下自己的前端能力。 2.没有人规定文本AI必须输出markdown，如果“前端编程”…- 5
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作业安全浏览器：作为“业务应用终端容器”的架构、技术与实践深度解析
1. 引言：新业务边界的崛起 随着远程办公、自带设备（BYOD）和SaaS应用的普及，传统的企业网络边界已经瓦解。工作负载和数据交互的重心已从封闭的内网转移到开放的云端。浏览器作为访问这些服务的主要入口，已明确成为业务运营的全新事实安全边界。 至关重要的是，我们需要明确定义企业安全浏览器（ESB）是什么——以及它不是什么。与为安全研究或网络渗透测试设计的浏览器不同，企业安全浏览器的核心目的是作…- 4
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AI虚拟细胞：数字化生命的探索 | 峰瑞报告
细胞是构成生命的基础单元，人体内的细胞时时刻刻在发生变化。根据《自然-医学》2021年发布的研究，一个人每天更新的细胞量为60~100克，约3300亿个细胞。也就是说，每过1秒，就有约380万个细胞在体内更新上线。从微观视角看，细胞内部与外部之间，无时无刻不在进行着复杂的物质交换、能量流动和信号传递。这些动态而有序的过程，驱动着我们的生长、发育、衰老乃至疾病的发生。理解细胞的状态变化，能够帮助我们…- 2
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 1
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从机器人三定律说起：当AI遇上道德难题，我们该如何选择？
特斯拉的Robotaxi真正上路了，机器人离我们越来越近了，于是情不自禁总有人会问："你说如果有一天机器人真的像电影里那样普及了，它们会不会反过来伤害人类？"这个问题让龙叔想起了"机器人三定律"。今天，就让我们从这个经典话题说起，聊聊当AI遇上道德难题时，我们该如何思考。机器人三定律：一个科幻作家的预言说到机器人三定律，就不得不提到艾萨克·阿西莫夫这位科幻大…- 3
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 7
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初次上手如何快速开发基于大模型+function call的agent应用？
初次上手如何快速开发基于大模型+function call的Agent应用？最近主导了一款ai agent系统的开发，在定架构的时候选择了MCP协议，在期间遇到不少坑点，记录顺分享一下相关内容。此篇是系列的第四篇：读完预计能对怎么快速搭建一个基于大模型和function call能力下的agent应用有初步的认知～此前介绍过基于MCP协议…- 6
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 5
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企业如何建设AI应用开发平台
1 引言人工智能在过去几年中迅猛发展，助力开发者将AI模型投入生产的工具与平台也随之演进。无论您正在构建聊天机器人、图像生成器还是推荐引擎，选择合适的AI平台都将对性能、可扩展性和开发效率产生决定性影响。AI开发平台强调一站式开发流程，包括数据处理、训练、部署和运维等，如华为的ModelArts或阿里云的PAI平台。本文将深入解析现代AI开发平台的核心功能，以及它们如何简化大语言模型（LLMs）和…- 4
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 3
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八仙过海，各显神通-各大智能体平台横评
过去一段时间，我先后在 FastGPT、dify、Coze、n8n、Make上搭了一些个智能体项目，自己还是有一些感触和心得在的，期间最大的体会是：大多数人花很多时间纠结“哪个平台最强”，却很少想清楚**“我需要解决的核心问题是什么”**。就像建房子：你是要一顶帐篷，还是一座别墅？是一个人住，还是一群人用？目的不同，路径不同，结果也不同。其实，没有通吃一切的万能平台。从各大AI自媒体的博主的选题也…- 5
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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探究MCP协议导致数据库敏感数据泄露的风险场景
前言模型上下文协议（MCP）已成为大语言模型（LLMs）与外部工具交互的一种标准方式。虽然这开启了新的功能，但也带来了新的风险点。在本文中，我们将通过模拟一个业务场景的方式，展示攻击者如何利用MCP协议窃取系统管理员的私有数据。 大语言模型（LLMs）通常用于根据预先定义的指令处理数据。这些指令可以分为系统指令、用户指令和数据上下文（如下图所示）。大语言模型与工具交互的核心问题在于，它们无法区分指…- 5
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 4
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RAG＆KG＆LLM＆文档智能持续跟进：老刘说NLP技术社区持续对外纳新
围绕大模型&RAG&文档智能&知识图谱四个主题，展开每日早报、社区讨论、月度不定时分享等多种形式，以期达到一个较好的技术分享。1、每日大模型&文档智能&知识图谱&RAG技术前沿、论文、项目、落地、代码拆解技术答疑等话题讨论2、每日大模型早报推送总结，160+日记录13、40+知识密集型干货线上主题分享我们已经陆续…- 6
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ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
阿里妹导读本文主要介绍了一个名为 ROLL（Reinforcement Learning Optimization for Large-scale Learning） 的高效强化学习框架，专为大规模语言模型（LLM）的训练和优化而设计。文章从多个角度详细阐述了 ROLL 的设计理念、核心特性、技术架构、应用场景及实验效果。作者：亚里、惟昕、淼平、明念、星霂 Q：是什么？ A：Reinforceme…- 9
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 7
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