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Fellou 2.0震撼发布：你的专属贾维斯，开启AI批量化生产新时代
新智元报道 编辑：桃子 犀牛【新智元导读】时隔一个多月，进化版Fellou 2.0出世，正式开启了AI批量化生产的时代。它可以像「贾维斯」一样，7x24小时一键完成从调研到Logo设计等复杂任务，成为每个人真正的智能伙伴。Fellou浏览器2.0：比以往更快、更惊人、更可靠。 唯一可比的，是昨天的Fellou。 在漫威电影宇宙中，Jarvis是钢铁侠托尼·斯塔克的私人人工智能助手，几乎无处…- 7
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Manus新功能一手实测！10分钟8页PPT，网友：当前第一名没跑
一水 鹭羽 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 效果超预期、当前PPT制作第一名…… Manus全新推出的幻灯片功能，正在收获一大波打工人的好评。 并且，由于刚刚新增了支持导出为Google Slides，其关注度还在进一步上升。 有网友直接让Manus帮忙将一篇研究论文制作成PPT（计划提交给科学期刊），结果却超乎其预期！ 节选其中一张来看，内容重点、示意图、数据等全都清晰直观，专业感…- 6
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Cursor入门：MCP开发调用和项目实战
最近刷了几篇cursor的文章，看到其中一篇文章介绍了几个cursor项目开发案例，突然有种睁眼看世界的感觉。之前对AI Coding的认知还停留在tab补全、自动生成单元测试上，没想到现在已经发展到直接能开发项目了，某种意义上做到了“有嘴就行”。于是试玩了下cursor，并结合了MCP、Rules、Docs等新功能，帮助对cursor不熟的同学快速入门。 一、概念1.1 MCPModel Con…- 7
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免费使用Sora！微软发布Bing Video Creator
今天凌晨1点，微软在官网发布了Bing搜索引擎全新功能——Bing Video Creator。 Bing Video Creator由OpenAI的文生视频模型Sora提供技术支持，通过自然语言就能生成写实、风景、卡通、影视等各种视频。 同时会免费为用户提供该服务，生成速度分为快速和标准两种模式，初始有10次快速生成机会，用完后可消耗 100 微软奖励积分继续使用，或继续选择标准速度。 使用方法…- 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…- 4
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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…- 4
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MCP（大模型上下文协议）快速入门
本文假设你已掌握以下基础知识，不再赘述： #LLM #提示词工程 #FunctionCalling #Python MCP是什么 #MCP 是一个开放协议，它规范了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。MCP 就像 AI 应用程序的 USB-C 端口一样。正如 USB-C 提供了一种标准化的方式将您的设备连接到各种外围设备和配件一样，MCP 也提供了一种标准化的方式将 AI 模型连接到不同的数据…- 5
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解读Google AI Studio Build和Cursor的异同点
在AI编程神器中，我已经频繁地使用了Google AI Studio和Cursor这两款神器。它们都可以实现 “只需通过描述需求，就能智能生成代码”。但在实际使用中，从项目骨架到代码生成程度，二者有很多不同。本文，会从多个维度——工具定位、脚手架、模型、交互体验等维度，分析下两者之间的异同点。工具定位：全栈实验室 VS 编辑器小助手 Google AI Studio Build： 核心定位：端到端…- 32
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视觉RAG模型来袭！从文本到图像，AI如何“看懂”世界
在人工智能的世界里，语言模型已经取得了巨大的进步，但它们大多局限于处理文本数据。然而，随着多模态技术的发展，AI开始具备“看图说话”的能力。今天，我们来聊聊一个非常前沿的技术——Vision RAG（视觉检索增强生成模型），它正在重新定义AI与世界互动的方式。 一、什么是RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是近年来人工智能领域的一个重要突破…- 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…- 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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REST API 向 MCP Server 迁移：传统企业 IT 应用的破局之路
一、MCP：有望成为 AI 时代企业 IT 架构的破局新标准 2024年11月，Anthropic 推出的 模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP） 被誉为 AI 与企业系统的“新接口标准”，为传统 REST API 的局限性提供了解法。MCP 通过标准化协议，让 AI 智能体（Agent）能够安全、高效地与企业资源交互，堪称企业数字化的“破局者”。 与 REST A…- 15
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AI 智能体在企业落地的三个阶段
大家好，我是唯庸。 最近在研究智能体在 B 端的落地，本文作为思考的一些整理输出 AI 智能体在企业落地的三个阶段：RAG、Workflow、Agent 一、 智能体与Agent ? 智能体 是 Agent 的本土化翻译，二者本质上一个东西 在早期的国内产品营销推广中，很多“提示词封装”“简单插件调用”“工作流”产品，被称为智能体，但实际上自身的智能水平不够 如果某个系统被称为“智能体”，但它本质…- 6
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AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
现在 AI 写代码真的是越来越厉害了，一些小的模块让 AI 写，又快又好。慢慢地，对程序员写代码的能力要求会降低，但是对系统架构能力反而会要求更高。而且这部分能力不会轻易被 AI 取代，因为 AI 还不能像人类一样看到一个复杂项目的全貌，无法完整理解项目的业务上下文和约束条件，所以需要人去把任务拆分，一次只执行一个小任务。 那么问题来了，新人要怎么才能提升系统设计能力呢？ 作为一个过来人，我觉…- 7
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关于AI，你应该发现趋势，而不是追逐热点
趋势，而不是热点 很多人搞不清楚趋势和热点的区别。于是他们总是忙着追热点。朋友圈有人在用一个新的 AI 工具，立刻注册去试。看到哪个博主说“今年一定要学某某框架”，立刻报班去学。可是过不了几个月，他们又开始追下一个热点。这不是学习，这是被信息牵着走。 如果你想真的掌握一门技术，或者说，掌握能让你变得更厉害的东西，应该关注趋势。趋势不是某一个时间点爆出来的新闻，而是一条缓慢但确定的上升曲线。 为什么…- 5
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AI Agent 工程师绕不开的必修课：API 网关 vs API 管理
"API 管理" 和 "API 网关" 这两个术语经常会被交替使用，在大模型应用上更甚（大模型被认为是 API 经济/货币化的催化剂）。但实际上，它们代表着不同的概念，服务于 API 生命周期的不同阶段。本文将探讨两者的起源和发展、关键差异对比、如何协同工作以及未来发展趋势。希望本文对工程团队落地 AI Agent 上，能起到一些助益。 起源和发展 Clou…- 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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🧠 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…- 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…- 2
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为什么测试智能化推荐从”用例续写”开始
为什么从用例续写开始？ 1）测试分析和设计是整个测试活动中对于业务和技术理解能力要求最高的部分 测试人员在完成这类工作时，不仅仅需要参考本次业务改造对应的需求文档/PRD, 也需要参考过往的同类需求、系统的实现、业务背景等等各个方面的知识。而目前即使LLM自身能力已经相当强悍，但是在现实中大部分公司团队的软件工程能力还处于作坊阶段，研发团队自身的数字化水平很低，无法通过RAG等方式为LLM提供除…- 5
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AI生成的测试数据不准确？试试这个MCP
昨天我在测试一个用户注册功能，这个功能对于密码强度的要求如下： “密码长度8-16位，需要包含大写、小写、数字和特殊符号。” 这个小需求对于有经验的测试来说简直不能再简单了，算是功能测试入门级别的hello world问题。我让DeepSeek帮我编写测试用例，它分析地挺完善，正确使用了等价类划分和边界值分析，生成的测试用例也很规范： 但是，仔细一看，我发现了一个大问题：DeepSeek生成的测试…- 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…- 4
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微软 CEO Satya：“传统的软件应用层正在瓦解，将逐渐被AI智能体（Agent）所取代”
以前我们常说模型即产品，现在微软 CEO Satya Nadella 在喊：“传统的软件应用层正在瓦解，将逐渐被AI智能体（Agent）所取代”， 翻译过来就是“AI 智能体即产品”。 （?具体访谈内容可以看上面的视频?） 我猜是因为微软家没有靠谱的模型，只好退而求其次喊“AI 智能体即产品”。 具体他是怎么说的呢？ 过去，我们需要分别打开多个应用程序（如CRM、邮件、日历、设计工具）来完成工…- 4
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