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安全沙箱构筑智能体防护壁垒：解码OpenAI百万悬赏背后的安全困局
——OpenAI高调拥抱竞对的MCP后，突然祭出"漏洞悬赏计划"，向全球抛出百万赏金。更耐人寻味的是，AI大神Andrej Karpathy的"make it stop"推文引发全网疯传……这场看似分裂的博弈，是否正在揭开人工智能最危险的潘多拉魔盒？一、智能体时代的全新安全命题 在大模型时代，智能体及其应用形态正在发生光速进化。 从Anthro…- 5
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金融大模型推理能力瓶颈如何突破？通义点金提出 DianJin-R1 框架，点石成金！
点击蓝字 关注我们 在金融领域，大模型的 “聪明程度” 直接关乎风险控制、合规审查等核心场景的落地效果。 但面对复杂的财务报表计算、监管规则匹配，甚至客服对话中的合规性检测，传统大模型常常 “卡壳”—— 要么算错数，要么漏掉关键规则，更有人工智能团队为了提升准确性，不得不依赖多轮对话的 “代理接力”，导致效率大打折扣。 有没有一种方法，能让大模型既 “算得准” 又 “想得全”，还能 “一步到位” …- 12
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从MCP到超级Agent：这场AI生产力革命将淘汰谁？
大模型竞争格局生变，Agent生态进入高速扩张期。作者 | 程茜编辑 | 漠影大模型竞争格局生变：底层技术优势不再是决胜关键，围绕MCP协议与超级Agent生态的构建能力正成为释放应用价值的核心竞技场。就在上周五的Create 2025百度AI开发者大会上，百度智能云千帆大模型平台亮出了自己的最新打法：集成百度自研、第三方等上百个业界知名模型，提供全面的模型定制、精调工具链，上线企业级Agen…- 6
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MCP实战之Agent自主决策-让 AI玩转贪吃蛇
MCP使得 AI 发展的更迅猛，让 AI 不仅能说，还长出手来，可以自己做事。 Manus到如今已小有名气，被自媒体誉为"下一个国产之光"。随后OpenManus 光速进场，阿里QwQ（这个表情真可爱 XD ）也积极与 Manus 和 OpenManus 合作，强强联合。同时当前 AI 编码工具 Cursor，Cline 也都有自己的 MCP Server Marketplac…- 8
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百度全面接入MCP生态，成为继阿里、腾讯、字节后又一国内科技巨头
当前，模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)已成为AI领域的关键词，这一由Anthropic公司推出的协议正以惊人的速度在全球范围内获得认可与采纳。从国际科技巨头到国内领军企业，从OpenAI的GPT系列到Claude再到Meta的Llama，AI顶流们纷纷宣布支持MCP。前不久刚刚热议的字节“扣子”接入MCP以来，国内厂商纷纷争相接入。本次在湖北举行的“Crea…- 11
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深入解读MCP协议最新版本的4大升级【上】：传输机制与安全授权
点击上方蓝字关注我们MCP协议的最新修订版本（2025-03-26）已经在路上，尽管SDK尚未发布，但规范内容已经基本定型，前期的各种解读也在网络上陆续出现。我们将结合官方文档、Github上的PR与社区讨论等，为大家深入解读该版本中的四个较大的升级。 Streamable HTTP传输模式 OAuth2.1的授权框架 JSON-RPC批处理 增强工具注解 我们将分成两篇进行介绍。01Stream…- 10
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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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一文了解：为什么大模型 Agent框架（A2A）采用 JSON-RPC 2.0？
Agent、NLP、知识图谱、信息抽取等相关的学习，分享一些教程心得与大家一起学习共勉。" data-id="Mzg3NDEyMzY0MA==" data-is_biz_ban="0" data-service_type="1" data-verify_status="0">——揭秘 AI 通信的“通用…- 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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拨开MCP的迷雾，聊聊LLM工具调用的本质（一）：Function Calling
题图：《黄山晨雾》缘起 如果我们把大语言模型比喻为一位拥有海量知识储备的超级学者，它上知天文下知地理无所不知，它能告诉你制作佛跳墙的详细步骤，甚至能精确到香料比例和火候控制。但这位“学究”却无法亲自拧开燃气灶，也无法伸手取出砂锅为你完成这碗佛跳墙的烹饪。这就是大语言模型（LLM）一开始出现时给人的深刻印象：只能进行问答，却无法和真实世界进行任何的连接。 在2023年之前，大模型的工具调用还处于&q…- 11
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推荐支持MCP的六大AI框架
点击蓝字关注我们 01 引言 AI智能体工具包为开发者提供了多样化的API接口，旨在为AI解决方案配备执行任务所需的工具，并确保输出结果的准确性以满足用户需求。然而，将这些工具集成至AI应用程序并进行有效管理往往面临诸多混乱。本文将通过模型上下文协议（MCP），向大家介绍为大型语言模型和智能体提供上下文的行业标准实践。 闲话少说，我们直接开始吧！ 02LLM上下文规范默认情况下，如果不为LLM（大…- 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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🧠 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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🧠 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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一文了解Text Embedding模型：从text2vec、openai-text embedding到m3e、bge（上）
点击上方“海边的拾遗者”，选择“星标”公众号 第一时间获取价值内容 01第一部分 衡量文本向量表示效果的榜单：MTEB、C-MTEB1.1 《MTEB: Massive Text Embedding Benchmark(海量文本嵌入基准)》 判断哪些文本嵌入模型效果较好，通常需要一个评估指标来进行比较，《MTEB: Massive Text Embedding Benchmark(海量文本嵌入基准…- 31
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RollingAI创始人刘开出席2025年中国绿公司年会，解读AI商业化落地新思维
在刚刚结束的2025年中国绿公司年会"AI重构企业数智化"高级别闭门研讨会上，RollingAI创始合伙人刘开受邀出席并分享了企业AI落地的前沿观点和实践经验。 PART/1AI 落地三大金句：从上往下定场景、从下往上涨文化、从后往前做建设在由广联达科技股份有限公司董事长袁正刚主持的圆桌研讨环节，刘开分享了RollingAI在帮助企业实施AI项目过程中总结的三句金言： &quo…- 11
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一文讲透 MCP 与 Function calling，你想看的都在这里
点击上方?公众号?关注我✅你好啊，我是雨飞，见字如面。感谢阅读，期待我们下一次的相遇。 昨天，给大家直播分享了一次 MCP 的基本概念，其中有几个人私聊我问到关于 MCP 和 Function calling 的区别，今天和大家分享下这方面的知识，内容非常多，建议收藏后仔细阅读。市面上有很多分析 MCP 和 Function calling 的文章，但是说的并不对，如果只能用一句话来总结这两者的区…- 10
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混合专家 (MoE) 架构：现代大模型的“秘密武器”
前言：随着人工智能飞速发展，我们惊叹于大型语言模型（LLMs）卓越的理解、生成和推理能力，但这背后是模型规模的急剧膨胀，以及随之而来的训练成本和推理效率挑战。如何突破这些瓶颈，构建更大、更强、更经济高效的模型？混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构正是回答这一问题的关键技术之一，堪称现代大模型的“秘密武器”。1、MoE 是什么？稀疏激活的力量混合专家模型（Mixture o…- 10
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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…- 11
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一文了解：大模型 Agent 开发框架有哪些？它们的区别是什么？
Agent、NLP、知识图谱、信息抽取等相关的学习，分享一些教程心得与大家一起学习共勉。" data-id="Mzg3NDEyMzY0MA==" data-is_biz_ban="0" data-service_type="1" data-verify_status="0">——大模型时代，如何选择适合…- 10
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大模型应用系列：两万字解读MCP
【引】AI Agent的实际效能高度依赖于其可集成的工具生态。当Agent无法接入关键数据源或功能接口时，其应用价值将大幅受限。这一核心挑战直接决定了Agent能否在真实场景中发挥作用。 MCP通过建立统一的工具连接规范，为Agent开发提供了标准化接入框架。该协议不仅简化了Agent与多样化系统的集成过程，还显著扩展了Agent的任务处理能力，使开发者能够更高效地构建具备复杂功能的智能体，实现从…- 9
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一篇文章说清楚什么是生成式AI、决策式AI、判别式AI
生成式 AI、决策式 AI 和判别式 AI 是人工智能领域的三类核心技术。 一、核心定义与目标1. 生成式 AI（Generative AI）定义：通过学习数据分布规律，生成全新内容（如图像、文本、音频、代码等）的 AI 系统。核心目标：模仿或创造符合人类认知的输出，实现 “从无到有” 的内容生成。核心能力：建模数据的潜在分布，输出具有多样性和创造性的结果。 2. 判别式 AI（Discrimin…- 45
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