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AI 编程如何在团队中真正落地？
引言上一篇《如何让 AI 成为你的编程搭档？一次真实重构告诉你答案》中提到，对于Cursor这样一个拥有跨时代AI代码能力，但是又需要从工程角度不断约束或拓展其易用性的工具，就更加考验使用者的经验和技巧。生产工具的升级必定引发生产流程的改进，以何种思路、方法、范式，去最大化Cursor带来的效率提升，并最小化其薄弱之处和引入的风险，是当前在团队中最需要思考的问题。上篇以个人开发者的角度，介绍了在复…- 10
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啥时候上RAG？啥时候上微调？丨实战笔记
哈喽，大家好👏 我是阿星！ 现在很多AI科普文章都会提到微调，RAG。 但是没有实战的过的同学可能会问🤔—— 啥时候用RAG？啥时候用微调呢？有啥区别？不都是让模型增加知识面的吗？ 今天我们就对这个问题进行粗略归类—— 关于微调 你可以简单理解为在预训练之后（预训练你可以简单理解成自监督学习，得到一堆参数但是还不会自己回答） ——进行的一些QA对训练，来教会模型组织语言，回答问题。 但是要注意微调…- 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…- 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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🧠 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…- 8
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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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🧠 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…- 8
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巨头混战Agent，押注背后是真未来还是新泡沫？
作者｜西梅汁 编辑｜星奈 媒体｜AI大模型工场 今年，被不少业内人称为“Agent元年”。 这一年，AI Agent的概念像一枚火种，从初创公司Manus的Demo视频点燃，到字节跳动用“扣子空间”将Agent化身为“裂变工具”，嵌入日常场景；百度“心响”定位通用超级智能体APP，覆盖200+任务类型，试图实现复杂任务的一站式解决；阿里的“心流”项目则深入研究Agent的人机协同效率，从电商客服到…- 6
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MPC安全之魂：承诺方案技术深度解析
万字长文，彻底搞懂MPC安全之魂：承诺方案技术深度解析 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动社会进步与经济发展的核心燃料。然而，“数据孤岛”现象普遍存在，不同机构、企业之间的数据因隐私、安全和法规的限制而难以流通与融合，极大地阻碍了数据价值的深度挖掘。在此背景下，如何在不泄露各方原始数据的前提下进行联合计算，成为了一个至关重要的核心挑战。多方安全计算（Multi-Party Computat…- 6
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一文解读小白怎么快速搭建一个基于MCP协议的AI agent应用
点击蓝字 关注我们 一文解读小白怎么快速搭建一个基于MCP协议的AI 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。此篇是系列的第二篇：读完预计能对怎么搭建一个基于MCP协议的agent应用有初步的认知～ 什么是MCP？ 最简单而言：MCP提供了工具（资源和prompt用的少）的规范化协议。它的核…- 11
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ZeroSearch：在不进行搜索的情况下激励大语言模型的搜索能力
在数字化信息爆炸的时代，搜索能力已成为人工智能系统的核心竞争力之一。传统搜索引擎如谷歌、百度等通过爬虫抓取网页内容、建立索引库，并根据复杂的排序算法返回相关结果。然而，当我们将目光转向大语言模型(LLM)驱动的智能时代，搜索范式正经历一场革命性变革。阿里巴巴通义团队于2025年5月开源的ZeroSearch框架，开创了一种全新的搜索范式——无需调用真实搜索引擎API，仅依靠强化学习和大模型自身知识…- 8
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港大新作：多模态RAG，支持图、文、表、公式等8种文档格式
本公众号主要关注NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前沿技术，免费分享业界实战案例与课程，助力您全面拥抱AIGC。 RAG-Anything能处理和查询包含文本、图像、表格、公式等多模态内容的复杂文档的图RAG。 是在LightRAG基础上扩展的，LightRAG也真是火爆17.8K星了。 RAG-Anything继承了LightRAG架构，整体如下： 文档解析阶段 集成 MinerU …- 10
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AI Agent 的发展：能力、技术架构和软硬件形态
内容编辑丨桑基韬 内容审核丨特工少女如果说 2023 年是生成式 AI 的爆发之年，那么 2025 年无疑正在成为“AI Agent 的元年”。从科技巨头到初创公司，从软件应用到智能硬件，几乎所有产品都在被“Agent”概念重构。AI Agent 正从一个技术概念，迅速演变为科技行业的新范式。 但热议背后，众说纷纭：AI Agent 的能力边界在哪里？在技术架构中，它应该扮演“超级应用”还是“新一…- 9
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腾讯大模型应用演进之路：从 RAG 到 MCP 的技术实践
导读 在 2024 年大模型应用元年的背景下，随着业务对大模型的深度应用及业界技术的不断迭代，腾讯太极机器学习平台在大模型应用支持方面取得新进展。本次分享由腾讯高级工程师赵喜生带来，主要围绕腾讯太极机器学习平台在大模型应用的场景、技术演进及落地实践展开，介绍从 RAG 到 GraphRAG，从 Function Calling 到 MCP 的技术发展路径。 今天的介绍会围绕下面五点展开：1. 腾讯…- 6
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从理论到应用：AI搜索MCP的最佳实践案例解析
阿里妹导读本文深入探讨了如何通过 MCP 协议让大语言模型（LLM）高效调用外部工具，并结合多个实际场景展示了 MCP 在 AI 应用中的价值和未来潜力。背景那些LLM不知道的事开篇先尝试直接问LLM一个问题，“今天天气如何”。 然而，并未能从LLM获得期望回答。原因也很简单，今天是哪天？天气是哪里的天气？这些问题对于LLM来说统统不得而知。 因此，我们很自然地想到，是不是能让LLM自己学会用工具…- 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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如何用“图增强 RAG”提升中文问答体验
想象一下，你的问答机器人不再是“关键词搬运工”，而是个真正会“思考”的小伙伴：它能把相关知识串成思路，再用轻松的口吻给你讲清楚。以下这套基于 Graph RAG（Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation）的方案，既保留了检索效率，又增强了逻辑可解释性，适合中文内容库。 一、为什么要把“图”搬进检索里 摆脱关键词束缚传统 RAG 单纯靠向量或关键词匹…- 7
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我们不再是“码农”，而是AI时代的“建筑师”
“装配式建筑”定义了未来建筑的发展。墙体、楼板、楼梯，甚至整个厨房和卫生间，都在工厂的自动化流水线上被精准地生产出来。这些标准化的“预制件”被运到工地，工人们像搭积木一样快速组装。效率、质量和速度都得到了颠覆性的提升。这，就是我们正在经历的AI编程时代。如果把编程比作建房子，那么我们正在经历一场从传统砌砖到装配式建筑的革命。这不仅仅是工具的升级，更是整个思维方式的根本转变。传统编程：一砖一瓦的匠人…- 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…- 7
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MCP在数据领域的应用探索
在一个周五的深夜，老王被一通紧急电话从梦中叫醒。电话来自某零售巨头的首席营销官（CMO），他急需一份关于“本季度华东区新客转化率最高的营销活动及其关联的用户负面反馈”的报告，用于周一早上的战略会议。 在当时，这几乎是个不可能完成的任务。为什么？因为所需的数据散落在三个完全隔离的“数据孤岛”里： 1、销售数据：存储在公司的PostgreSQL核心数据库中。 2、营销活动记录：由市场部在独立的CRM…- 8
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什么才是AI时代最大的创业机会？
流量分发，仍然是AI时代的最大机会01 最近一直在思考AI时代最大的机会是什么？ 流量分发，一直是不同互联网技术革命阶段下，最大的机会。 在PC互联网时代，影响流量分发的是谷歌、百度这样的搜素引擎和其竞价排行的流量权重； 在移动互联网时代，影响流量分发的是头条、抖音、小红书、IG这样的信息流产品和嵌入在信息流之中的匹配广告； 在AI时代，由于AI模型给用户的问答是对用户最高效的解决方案，用户对信息…- 7
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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…- 10
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图文检索也能多向量！Jina-Embeddings v4 上线模力方舟
模力方舟 Embedding 与 Reranker 模型现已全部开放免费使用，RAG 架构必备的检索向量和重排序能力，即刻零成本上手！ 模力方舟现已正式上线来自 Jina AI 的新一代通用向量模型 ——Jina-Embeddings v4，访问链接即可在线体验：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=jina-embeddings-v4。 作为 Jin…- 13
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Basis：一种全新 AI 研究机构的设计，与人文愿景。
今天创造有意义的新事物的方式还是这两种：搭建一片“自由市场”，或建造一座“大教堂”。在大教堂的周围让自由市场野蛮生长，最有趣。这是今天我的一段感悟。一个朋友补充说，教堂后面也需要有花园。 今天的分享会涉及到这些关键词：通用推理引擎，科学精神，人文精神，新型机构构建，开源软件，概率计算，长期资本，组织动态演进，现实世界挑战，研究驱动，反商业商业组织，等等。 这篇使命宣言型的文章来自于我的一位互关网友…- 10
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