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写给普通人的MCP入门指南
最近太忙了，身为程序员的我，都还没怎么去深入了解MCP。今天，终于得空把MCP“啃下来”了，这里就用大白话给大家科普下什么是MCP吧~什么是MCP呢？1.1 基础概念MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），核心目标是解决大语言模型(LLM)与外部工具的通信问题。1.2 通俗解释举个栗子?你家的智能音箱要控制空调等家居设备空调说："要用红外发指令"…- 5
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众所周知！大模型应用构建面临的 6大误区
引言人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从语音助手到智能座舱，再从医疗诊断到金融风险预测，AI 的应用场景不断拓展，展现出巨大的潜力和价值。「尽管如此，我们目前仍处于大模型应用构建初级阶段，面对复杂的应用，也会经常犯错」。为此，本文列举分享了大模型应用构建常见的6大误区（如果你参与过大模型应用的开发，很有可能也遇到了类似的问题）。误区一、强行使用生成AI每当出现一项新技术…- 5
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用户视角下的AI产品进化
文章主要盘点下ChatGPT发布至今快1000天的时间内，用户视角的AI产品形态在经历一种怎么样的趋势和变化。就讲三件事：（第1部分客观信息陈述有点长）1. 这几年用户对AI体验的感知变化里程碑2. 对模型和交互能力发展的趋势总结3. 下一阶段AI产品用户体验的跃进是什么这些年用户可以感知到的AI升级总结起来就两点：要么是模型能力在模态上的进阶，要么是交互上的创新式体验。从2022年至今主要的模型…- 5
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Agent 应用路线图
导读 在人工智能技术蓬勃发展的当下，大模型应用已成为推动各行业数字化转型的关键力量。本文将系统梳理大模型应用的核心实施路径，深度聚焦 Agent 设计与落地实践，结合前沿技术理念与实际应用场景，为从业者提供具有实操价值的方法论与经验参考。右侧是作者技术博客里大模型技术图谱，每个方块代表一个专题，可以扫中间的二维码查看详情。本次分享大纲：1. LLM 应用方法2. Ag…- 4
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记忆张量联合上海交大、上海算创院等提出 MemOS：首个面向大模型记忆管理的操作系统框架
大语言模型（LLMs）已成为通往通用人工智能（AGI）之路的重要基础设施，然而在支持稳健记忆能力方面，仍面临难以解释、更新或迁移等根本性挑战。当前主流的LLMs架构严重依赖两类“短效记忆”：一是参数记忆，将知识固化在庞大的模型权重中，不仅更新困难，也缺乏可追溯性；二是激活记忆，如KV缓存，仅在单次推理会话中有效，无法跨轮保持上下文。这种记忆机制导致模型“看得懂、答得出，却…- 5
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一篇文章说清楚AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体
前阵子刷到一篇图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的文章，但是原图都是都是英文的，很多人看不懂。粉丝还把文章还转发给了我，所以我就硬着头皮用 AI 辅助翻译，并加了一些自己的理解，用中文给大家再普及一下AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的区别。（本文比较长，大家可以先收藏，后续遇到的时候再看）大模型中的Transformer与混合专家（MoE）原图我用中文生成了差异点，做不到原图的效…- 5
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错过这个框架，80%老板正在浪费AI投资
作为企业负责人，你是否有如下困扰？一方面，深感AI是巨大变革机会，企业不能掉队同时，当试图在企业内推广时又无从下手？本文将为你理清头绪，建立一个基本框架，搞清楚在什么情景下用什么AI。（本文不会讲具体工具的使用方法，也不会做技术培训，只讲思维框架）?如何用好AI，本质上是个沟通问题AI是工具，但也不同于以往任何工具，善加利用，AI会表现出独一无二的自主性、智能性。所谓 “善用”，本质上是个沟通乃至…- 4
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Cursor 1.0 深度解析：它和 Windsurf，谁才是开发者的下一个“AI同事”？
Vibe Coding，一个由 AI 领军人物 Andrej Karpathy 提出的概念，正描绘一种全新的软件开发范式：开发者“完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码的存在” 。这背后，是大型语言模型（LLM）日益精进的能力，正推动软件开发从传统的逐行编码，转向更直观、更具交互性的 AI 协作模式 。在这股浪潮中，AI 辅助开发工具无疑是核心角色 。2025年6月初，备受瞩目的 Curs…- 7
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关于AI Agent产品管理的一些思考
关于Agent产品管理的 一些思考如下 【思考1】 在用户的复杂需求与单一底层AI模型的能力之间，始终存在着巨大的认知鸿沟(Gap)，和表达方式上的鸿沟。让模型理解人的意图，以及让用户理解模型的工作机制，其实并不是一件容易的事情。 【思考2】 Agent，作为用户与模型间的中介，其价值正是填补并管理这个动态变化的鸿沟。 【思考3】好的Agent的基础，源于深刻的用户意图洞察、管理思想、以及对AI…- 2
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AI PC新突破 端侧首次支持128K上下文窗口 实现2.2倍推理优化
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣面壁智能正式发布并开源了「面壁小钢炮」端侧系列最新力作——MiniCPM 4.0 模型，实现了端侧可落地的系统级软硬件稀疏化的高效创新。英特尔与面壁智能从模型开发阶段就紧密合作，实现了长短文本多重推理效率的提升，端侧AI PC在Day 0全面适配，128K长上下文窗口等多方面突破。 双方开展了深度技术协同，基于英特尔硬件架构定制投机解码配置。通过硬件感知的草稿模型…- 6
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如何看待qwen3-Embedding模型
字数 991，阅读大约需 5 分钟 rag的时候，Embedding如何选，一般情况都是能力+成本的综合评估，我一般选择，看排行榜（重点关注的哪项能力），然后再看部署成本。一般看mteb的评估即可。https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard MTEB 评估（Massive Text Embedding Benchmark） 这是目前最权威、最广…- 5
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读完ChatGPT o3最新的三万字系统提示词，我发现AI正在进化为真正的智能体
刚刚看完ChatGPT o3模型的系统提示词，超超超超长，近3万字。(完整提示词见下文） 非常像一本细致的技术手册，从边界到细节都写得非常清楚。 MUST 和 NEVER 这样的指令，为每个行为设定了明确的约束。 它把工具分成了 python 和 python_user_visible，一类负责模型自己的内部推演，一类专门用于对用户可见的公开输出。 cite 这样的语法设计，有点像工程师们的小暗号…- 6
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从基础开始，先理解 AI 是什么（上篇）
点击蓝字 关注我们你是不是也有这种困惑： “什么是 LLM，跟多模态一样吗？” “多模态是指多模多样的模式？” “AGI 好像听过，但到底和现在的 AI 有什么关系？” “AI 都能画画写文案了，它到底是怎么做到的？” 如果你对这些词“似懂非懂”，别担心。这不是你的问题，是这个行业太爱用缩写词和技术词了。 今天，我们就从最底层出发，用普通人的语言，把 AI 的“底子”讲清楚。 01AI 是个“大家…- 5
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AI术语入门（下篇）：Prompt、Agent、Langchain，下一站的AI地图
点击蓝字 关注我们上篇从基础开始，先理解 AI 是什么（上篇）我们从AI、LLM、大模型、多模态等核心术语入手，理了一遍基础概念。 这篇，我们继续深入，把那些在产品搭建、Agent组合和生成式AI项目中常见、但容易混淆的术语彻底讲清楚。 不只是解释“它们是什么”，更要回答这些术语背后那些你一定想问的问题： Prompt为什么有的人写得好，有的人写不出效果？ Langchain和LLAMA是干嘛的？…- 6
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AI时代的工作方式革命！Anthropic团队内部资料：如何借AI重构旧有工作方式？
官方原版PDF资料地址下载地址： https://pan.quark.cn/s/943384357363 最近，Anthropic发布了一份内部调研报告，详细记录了公司10个不同部门如何在日常工作中使用Claude Code。 这些真实案例不仅展现了AI工具的强大潜力，更重要的是，它们揭示了一个正在发生的工作方式革命。 营销团队：从2小时到15分钟 —增长营销团队的故事最让人印象深刻。 作为非技术…- 4
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人人能看懂的大模型MCP，附MCP服务实战指南
大模型(本文特指大语言模型)本来是这样一个东西：我们输入一段文字给它，它返回一段文字给我们。这就是大模型能且唯一能够做的事情。那么它又是如何做到获取天气信息、操作数据库、订机票、点外卖的？显然，背后一定借助了完成对应事情的工具，而且我们需要在大模型和工具之间建立一个桥梁。我们通过一个例子来认识这个桥梁背后的工作逻辑。假设我们开发了一个程序，这个程序就是上面所说的大模型和工具之间的桥梁。现在用户在程…- 3
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基于QwenVL2.5模型实现发票识别
提示词 准确的真实发票图片数据 提示词 "请提取发票图像中的以下信息：n" +"- 发票代码n" +"- 发票号码n" +"- 开票日期n" +"- 校验码n" +"- 机器编号n" +"- 购买方名称n" +"- 购买方纳税人识别…- 11
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冒泡鸭退场，我看到了AI陪伴的下半场
AI 陪伴的上半场结束了 前几天，行业里一条消息悄然传开：阶跃星辰将收缩对冒泡鸭的投入。 这个曾以 “AI 角色互动” 为卖点、靠对话生成和情绪触碰吸引用户的 C 端产品，无声落幕了。有人说它是失败案例，也有人认为这是产品迭代的必然。 但对行业而言，这更像是一记信号 ——AI 陪伴的上半场，结束了。 过去一年，AI “情绪陪伴” 的热潮来得快，去得更快：有人在 Replika 上体验虚拟恋爱，有人…- 5
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Ollama 五月更新解读：多模态、工具调用、模型思考，AI 本地化再进一步！
五月对于 Ollama 社区来说是激动人心的一个月！这个致力于让每个人都能轻松在本地运行强大AI模型的开源项目，在短短几周内接连发布了三项重大更新，极大地扩展了其功能和用户体验。如果你关注本地化 AI 的发展，或者已经是 Ollama 的忠实用户，那么这些新特性绝对不容错过。让我们一起来看看 Ollama 在这个五月都为我们带来了哪些惊喜。 重磅升级一：全新多模态引擎，让你的 AI “看”懂世界 …- 6
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DeepSeek R2 1200B未发，大厂已在调整智算中心布局，兵马未动粮草先行！
兵马未动（DeepSeek R2 1200B未发），粮草先行（大厂重构智算中心算力布局）大厂已经掌握R2 1200B动向，已经提前布局！ 特别注意：R2 1200B，虽然没发布，从大厂动作、外媒渲染以及算力百科多渠道信息交叉验证，综合判断可信度较高！ Deepseek R2 相比R1总参数和激活参数近似翻倍，对智算中心影响深远，头部大厂已在调兵遣将，行动起来，他们掌握更多信息，…- 6
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Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent | 42章经
曲凯：Agent 是当下绝对的风口。关于 Agent 这个话题，我自己有一些核心在思考的问题，相信也是很多人同样会有疑问的地方。所以今天我们请来了长时间对 Agent 有研究和实操的文锋，想就这些问题展开一些讨论。 首先我想问，到底怎么定义 Agent？ 文锋：我认为最好的就是 Anthropic 的定义：Agent 是让模型基于环境反馈去使用工具的一个程序。 曲凯：那你怎么看最近这波 Agent…- 5
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微软发布AI Agent故障白皮书，万字解读各种恶意智能体
微软发布了《AI Agent系统故障模式分类》白皮书，以帮助开发者和用户更好的理解、解决日常Agent出现的各种故障。 这些故障主要分为新型故障和既有故障两大类，并详细解读了出现这些故障的原因以及如何解决。 由于内容太多，「AIGC开放社区」就为大家介绍一些典型的恶意智能体攻击方法和原理。 新型Agent安全故障 智能体伪装 攻击者通过引入一个新的恶意智能体，使其伪装成系统中已有的合法智能体，并被…- 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…- 5
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Anthropic官方揭秘内部团队如何使用 Claude Code（附完整版手册）
Agents，以及一切感兴趣的AI新鲜事 ～ 我优先考虑自己的好奇心，而不是别人的需求。作品：《Curosr从小白到专家》系列视频、《DeepSeek自学手册》" data-id="MzIyMzk3MTEwNQ==" data-is_biz_ban="0" data-service_type="1" data-verify_st…- 9
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