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RSS订阅原创 MCP很好，但它不是万灵药｜一文读懂 MCP
MCP是一种开放的技术协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部工具和服务的交互方式。你可以把MCP理解成像是一个AI世界的通用翻译官，让AI模型能够与各种各样的外部工具"对话"。
2025-05-06 10:24:42
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原创 李彦宏说的「MCP」，还有人不知道吗？
大模型的风，如今又刮到了一个新名词上：MCP。AI圈中不缺新鲜事，但这次不一样，互联网仿佛又回到了十多年前的春天。**“现在，基于MCP开发智能体，就像2010年开发移动APP。”**4月25日，百度董事长李彦宏在百度Create大会上说到。如果还没有听过MCP，但你肯定听过上一个热词：Agent（智能体）。2025年初，中国初创公司Manus的爆火，把这个名词瞬间推到了大众面前。“真·能干活的AI”，是Agent爆火的关键。
2025-05-05 15:45:07
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原创 看完这10张动图，你会彻底理解 MCP 的架构原理！
*最近，模型上下文协议（MCP）特别火，你可能已经听说过了。今天，我们来搞懂它到底是个啥。简单来说，。就像 USB-C 提供了一个标准化的方式来连接各种配件一样，。让我们稍微深入一点，。MCP 的核心是客户端-服务器架构，一个主机应用可以连接到多个服务器。。在我们深入之前，先简单了解一下👇主机代表任何 AI 应用（比如：Claude 桌面版，Cursor），它提供了 AI 交互的环境，访问工具和数据，并运行 MCP 客户端。MCP 客户端在主机内部运行，以实现与 MCP 服务器的通信。
2025-05-05 15:44:10
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原创 从零开始的 MCP 开发
我们迎来万能插头？在 AI 提效上，我们小组的每个人都有自己的独特方式，作为一个沉醉在业务开发+业务样式改版的终端开发，再加上我的 CSS 功底基本上样式就是靠试，每次在 UI 还原部分都是很是痛苦。这样，在团队内部同学完成了 Done 插件转React 代码并完成 OneDay Web 端落地后，我就在想，是否可以在插件端实现一样的能力，就这样 MCP 的能力自然就进入我的视野了。先看一下效果：从零开始的 MCP 开发阿里云开发者已关注已同步到看一看[写下你的评论](javascript:😉。
2025-05-05 15:40:57
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原创 一文讲透MCP的原理及实践
MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。通过本文，我们可以了解到MCP的本质、价值、使用与开发。MCP是什么。
2025-05-05 15:31:20
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原创 热门 MCP Server一键部署
全球 AI 开发者们热议“MCP”（Model Context Protocol）。尽管这一协议在2024年由Anthropic发布时并未引起广泛关注，但2025年初，Cursor宣布集成MCP迅速将其带入开发者的视野，3月Manus的爆发更是加速了MCP的普及。而就在3月27日，OpenAI正式宣布其Agent SDK全面支持MCP协议，这一举措标志着MCP将会成为该领域的实施标准，必将重塑AI应用的开发与交互方式。
2025-05-05 15:30:04
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原创 MCP （模型上下文协议）架构设计深度剖析
最近，AI Agent 和外部工具之间的互动变得越来越流行。，大家都在努力让 AI 模型能更有效地调用外部的功能。不过，目前这些集成方式还是比较分散，开发者需要为每个服务手动设置接口、处理认证和逻辑，而且不同平台之间还互不兼容，确实挺麻烦的。就在这种情况下，Anthropic 在2024年底推出了一个叫做模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）的新东西。
2025-05-05 15:29:32
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原创 福布斯2025 AI 50榜单：AI Agent全面崛起，应用层才是2025真正的主战场
福布斯》发布了 2025 年的年度 AI 公司 50 榜单，该榜单由福布斯、红杉资本和 Meritech Capital 联合制作。前几年，AI 应用主要还是用于回答问题或根据指令生成内容，而今年的创新则侧重于 AI 实际完成工作。AI 正从简单地响应提示，转向解决问题和完成整个工作流程。《福布斯》还有详细分析，Founder Park 编译了部分内容。榜单评选流程：聚焦于私营企业，公开征集提名，以及 Meritech Capital 对初创企业进行定向邀约。申请无需任何费用。
2025-05-05 15:26:56
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原创 开源 Remote MCP Server 一站式托管来啦！
从事实标准走向真正标准MCP（Model Context Protocol）协议的生态发展正以前所未有的速度推进。近期，两大关键事件标志着MCP已从事实标准迈向行业标准：一方面，OpenAI正式宣布跟进Anthropic的MCP协议，另一方面，Anthropic发布了新版本MCP协议，在Remote MCP Server场景下实现了显著改进。OpenAI CEO Sam Altman在社交媒体上确认，OpenAI将在旗下产品（包括ChatGPT桌面应用）中集成Anthropic的MCP协议。
2025-05-05 15:15:09
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原创 大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
打开这篇文章的读者，都有一致的观察，2月中旬开始，MCP 火了。我们来看看反映开源项目热度的两个关键指标，GitHub Star 和搜索指数。Star 从2月开始，加速增长：微信指数，从2月开始，出现流量突增：从社群的交流看，预计4月，国内会集中出现一批 MCP 中间件提供商，包括 Server、Client、Server hosting、Registy、Marketplace 等，在各自原有的优势领域进行延展。
2025-05-05 15:14:32
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原创 一文剖析大模型、RAG、Agent、MCP、Function Calling、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI 的区别和联系
Function Calling 是一种强大的工具，它为大语言模型提供了与外部工具和服务交互的能力，从而解决了大模型知识更新停滞的问题。然而，它的局限性在于缺乏跨模型的一致性和平台依赖性。尽管如此，Function Calling 仍然是一个重要的技术，尤其是在需要快速实现特定功能时。未来，随着技术的不断发展，我们期待看到更多能够克服这些局限性的解决方案。
2025-05-05 15:13:36
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原创 大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
打开这篇文章的读者，都有一致的观察，2月中旬开始，MCP 火了。我们来看看反映开源项目热度的两个关键指标，GitHub Star 和搜索指数。Star 从2月开始，加速增长：微信指数，从2月开始，出现流量突增：从社群的交流看，预计4月，国内会集中出现一批 MCP 中间件提供商，包括 Server、Client、Server hosting、Registy、Marketplace 等，在各自原有的优势领域进行延展。
2025-05-05 15:12:01
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原创 MCP：跨越AI模型与现实的桥梁
根据 Claude 3.7 Sonnet 系统卡，Claude 3.7 Sonnet 是 Claude 3 系列的混合推理模型，首次引入“扩展思考”模式。它是 Anthropic 迄今最智能的模型，特别擅长编码任务，并具有 200K 的上下文窗口。
2025-05-05 15:11:04
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原创 如何0代码将存量 API 适配 MCP 协议？
MCP 的发展速度之快，似乎超出了大部分人的想象。今年2月，Cursur、Winsurf、Cline 均开始引入 MCP，近日 OpenAI 宣布支持 MCP，国内百度地图、高德地图陆续发布 MCP Server，还有一众非常活跃的提供 MCP 托管和中间件服务的供应商，MCP 生态正呈现越加丰富和成熟的发展态势。虽然 AI 在短期内依旧面临 ROI 的考验，但几乎所有人都不会怀疑他的未来，都不希望错过这一场“军备竞赛”。
2025-05-05 15:09:15
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原创 谁是MCP 的 AI 好搭档？
随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界，更赋予其执行现实任务的能力，堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。****从 LLM 到 MCP 的进化之路从传统 LLM 到 MCP 的进化之路，本质上是一场关于数据交互安全的范式革命。
2025-05-05 15:08:45
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原创 985硕士搞Java还是大模型?
Java就算了吧，太卷了，尤其现在大环境下，更卷了。连外包要求本科了，还要求经验，经验再多又不行了，因为触碰35+红线了。。。加上现在正在吃掉，也就是说Java的话你一毕业就很难以0经历纯小白的姿态进入职场。这块肯定是风口，热度和机会都比Java强。但是算法的话还是算了吧，你去看看那些大厂招聘，清一色要求顶会论文+名校，现在这行情，要是没个PhD头衔，连训练模型的显卡都摸不着。国内真正有完整训练能力的团队，掰着手指头都能数过来，全是头部大厂和那几个AI独角兽。别说训练了，现在连调参岗都卷成麻花。
2025-05-04 12:54:57
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原创 公司要训练一个70B大模型，我快分裂了！
做大模型相关的项目，会有这样的情形：领导交给你一个任务，说我们要微调出一个 70B 的领域大模型，需要多少硬件资源，并且预估一下训练时间，xxx 你来列一个清单，我去汇报。要回答这个问题，就需要弄明白 train 这个模型到底需要多少张 GPU 卡？今天我们就来聊聊：如何估计 LLM 的训练资源？这里着重分析参数、梯度和优化器状态的显存占用，中间激活的显存占用后面会详细介绍。训练大模型时通常会采用，并用来加速训练，基于这个前提分析显存占用。
2025-05-04 12:51:30
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原创 校招大厂期待你的大模型经历长什么样子？可以这么准备！
首先我们是业务部门不是大模型基座。业务大模型岗位我们核心考察两个点，一个是基础知识，一个是项目，两个点都是必须项，大模型没有实践基本上很难入门。对于这两个点，我们期望你有的知识储备如下。
2025-05-04 12:49:20
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原创 大模型 Agent 是不是就是各种 Prompt 的堆叠？
作者：北方的郎链接：https://www.zhihu.com/question/1894891236617332066/answer/1897665876154622135来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。现在常见的Agent，包括Manus大部分都是LLM+Wrapper、Function Call，MCPetc，不过未来未必。下面是现在最流行的 5 种Agent 设计模式。让我们在下面了解它们！
2025-05-04 12:44:39
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原创 Self-Supervised Learning 超详细解读 (目录)
1.1 数据增强1.2 通过Encoder获取图片表征1.3 预测头1.4 相似图片输出更接近1.5 对下游任务Fine-tune。
2025-05-04 12:37:07
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原创 大模型超详细解读 (目录)
(每篇文章对应一个Section，目录持续更新。Section 1：多模态超详细解读 (一)：CLIP：大规模语言-图像对比预训练实现不俗 Zero-Shot 性能1 CLIP：大规模语言-图像对比预训练实现不俗 Zero-Shot 性能(来自 OpenAI)1.1 背景和动机1.2 自然语言的监督1.3 CLIP 的数据集1.4 CLIP 的预训练方法1.5 CLIP 的模型选择1.6 零样本迁移 (Zero-Shot Transfer) 实验结果。
2025-05-04 12:33:11
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原创 Vision Transformer, LLM, Diffusion Model 超详细解读 (原理分析+代码解读) (目录)
(每篇文章对应一个Section，目录持续更新。Section 1：视觉 Transformer 基础1 一切从 Self-attention 开始1.1 处理 Sequence 数据的模型2 Transformer 的实现和代码解读 (NIPS2017)(来自Google Research, Brain Team)2.1 Transformer 原理分析2.2 Transformer 代码解读。
2025-05-04 12:27:23
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原创 大模型微调到底有没有技术含量，或者说技术含量到底有多大？
我教你用ChatGPT提供的接口做微调，几分钟就能上手。我用ChatGPT提供的API做过微调[1]，一共跑了138轮，最后面的loss降的还算平稳。（具体操作方法在文末）最后面花了0.09美元。我想要实现的是让ChatGPT输出的语气语调要带有「道家思想」，下面是我之前做的测试，你可以看到。我问它「如何应对压力？经过微调后的ChatGPT给我的回答：应对压力要心无杂念。庄子说”无忧无虑，何须畏忧“。
2025-05-04 12:15:04
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原创 大模型微调总结
最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如、ChatGLM-130B 等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。而其中，ChatGPT 模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目，成为了自然语言处理领域的热门研究方向。然而，这些大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重复和验证先前的研究成果。为了解决这个问题，研究人员开始研究 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 技术。
2025-05-04 12:05:37
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原创 图解大模型RLHF系列之：人人都能看懂的PPO原理与源码解读
智能体（Agent）与环境（Environment）强化学习中两个实体的交互：状态空间S：S即为State，指环境中所有可能状态的集合动作空间A：A即为Action，指智能体所有可能动作的集合**奖励R：**R即为Reward，指智能体在环境的某一状态下所获得的奖励。在 t 时刻，环境的状态为 St ，达到这一状态所获得的奖励为 Rt智能体观测到 St 与 Rt ，采取相应动作 At智能体采取 At 后，环境状态变为 St+1 ，得到相应的奖励 Rt+1。
2025-05-04 12:03:37
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原创 AI 工具的出现是否会让测试工程师失业？。
最近和几个大厂的测试负责人聊天，大家不约而同提到一个现象：以前团队里最资深的人突然开始学Python了。这种魔幻场景让我想起十年前，当Selenium刚普及时，那些坚持手工点按钮的测试员被会写脚本的同行碾压的往事。前几天参与某电商平台的秒杀活动测试时，我亲眼见证了AI的「暴力美学」。原先需要20人天的全链路压测，用DeepSeek+RPA工具组合，3小时就完成了从流量建模到异常注入的全过程。
2025-05-03 19:34:37
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原创 利用一张GPU卡动手实践：从零开始蒸馏小模型
如何使用公有云 GPU 执行完整的知识蒸馏流程；如何加载并构建一个蒸馏任务的数据管道；如何用 LoRA 技术高效微调小模型；如何训练并评估学生模型效果；这种从“生成数据 → 蒸馏训练 → 模型部署”的流程，是未来 LLM 小模型落地的重要方向。我们可以动手实践更进一步理解了知识蒸馏的意义，并能将其应用到自己的项目中。
2025-05-03 19:29:47
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原创 MiniMind：2小时完全从0训练26M的小参数GPT
大语言模型（Large Language Model, LLM）的出现引发了全世界对AI的空前关注。无论是ChatGPT、DeepSeek还是Qwen，都以其惊艳的效果令人叹为观止。然而，动辄数百亿参数的庞大规模，使得它们对个人设备而言不仅难以训练，甚至连部署都显得遥不可及。打开大模型的“黑盒子”，探索其内部运作机制，多么令人心潮澎湃！遗憾的是，99%的探索只能止步于使用LoRA等技术对现有大模型进行少量微调，学习一些新指令或任务。
2025-05-03 19:26:02
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原创 17.1K star！两小时就能训练出专属于自己的个性化小模型，这个开源项目让AI触手可及！
🔥「只需一张消费级显卡，2小时完成26M参数GPT训练！🌟「从零构建中文大模型的最佳实践指南」🚀「兼容OpenAI API，轻松接入各类AI应用平台」MiniMind通过优化算法和内存管理，实现相比传统方法**300%**的训练速度提升。支持从26M到1B参数规模的模型训练。采用专家混合架构，在145M参数量时即可达到传统架构1B参数模型的推理效果。通过动态量化技术，26M模型可压缩至12MB，流畅运行在Android/iOS设备。
2025-05-03 19:10:41
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原创 全民AI时代：手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
在本地电脑上跑大语言模型（LLM），已经不是什么高科技操作了。随着技术的迭代，现在利用Ollam和AnythingLLM就可以轻松构建自己的本地知识库，人人皆可上手，有手就行。过往要达成这一目标，可是需要有编程经验的。首先得了解一下背后的原理。大概就是三步走：一是LLM，大语言模型，懂得怎么处理自然语言。二是嵌入模型，它的工作就是把复杂的数据简化，转化成易于处理的格式。最后是向量数据库，专门存储和管理那些转化后的数据。说实话，虽然文章有点长，但里面多是附加的资源和细节，实际上手操作真的挺简单的。
2025-05-03 19:09:53
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原创 大模型在金融行业的应用场景和落地路径_汇丰银行信贷审批场景大模型应用实践
这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。一、 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。
2025-05-03 18:59:54
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原创 ChatGPT With Prompt：超强AI 提示词库，值得你拥有！
项目系统地整理了多个经过验证的优质 Prompt 模板，涵盖了编程、写作、设计等多种不同的应用场景。通过这些模板，ChatGPT 可以轻松地转变为专业的顾问，为用户提供高质量的服务。
2025-05-03 18:50:29
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原创 Deep Lake：人工智能时代的数据湖_deeplake
是一款由 Activeloop 开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似 Git 的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与 MLOps 生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！
2025-05-03 18:49:36
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原创 我的公众号接入了DeepSeek-R1模型，成为了一个会深度思考的强大.NET AI智能体！_深度思考r1模型大小是多少
前不久腾讯元器宣布接入满血版 Deepseek R1 模型，模型免费使用且不限量，为智能体开发提供更多样化的模型选择，带来更丰富的智能体功能和玩法。今天咱们一起来把我公众号的.NET AI智能体模型从腾讯混元大模型-turbo(32k)切换为DeepSeek-R1(32k)，使其拥有深度思考功能变得更智能。腾讯元器是腾讯混元大模型团队推出的智能体开放平台，开发者可以通过插件、知识库、工作流等方式快速、低门槛打造高质量的智能体，支持发布到QQ、微信等平台，同时也支持API调用。
2025-05-03 18:48:49
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原创 CTO技术分享：大模型应用落地范式，如何让模型真正成“专家”？
截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。未必然采用的方法是**“无感知或半有感知的跟岗学习”**，即把大模型功能嵌入到业务系统中，然后记录专家或业务人员在使用过程中的所有交互和反馈。**专家构建奖励模型：**将模型与专家进行对话或让模型对案例进行解答，然后由专家打分或纠正模型回答，持续迭代训练，优化模型对复杂问题的推理能力。**预训练：**在已有大模型的基础上，采用领域数据进行二次训练，让模型在专业领域先“入门”。
2025-05-03 18:48:16
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原创 大模型微调(Fine-tuning)原理详解与实际业务场景分析_值得尝试fine-tuning大模型的情况有哪些
在人工智能迅猛发展的今天，大型预训练语言模型（如GPT、BERT等）已成为自然语言处理领域的核心技术。然而，这些"通用"模型在面对特定业务需求时往往表现不尽如人意。本文将深入探讨大模型微调(Fine-tuning)的技术原理，详细分析其工作机制，并重点阐述在实际业务场景中何时需要微调而非直接使用基础模型。大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练好的大型语言模型基础上，使用特定领域或任务的数据集进行进一步训练，使模型适应特定需求的技术过程。
2025-05-03 18:44:50
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原创 在Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B等MoE（混合专家）模型中，网络的不同部分阿里Qwen3震撼发布！开源生态再升级，开启通用人工智能新纪元
这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。轻量级模型的训练则涉及对基础模型的蒸馏。更重要的是，这些模型完全开放试用，开发者可以自由调用，打造惊艳的应用。大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势，我们只有主动拥抱这种变化，紧跟数字化、智能化潮流，才能确保我们在激烈的竞争中立于不败之地。
2025-05-03 18:44:06
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原创 深夜突袭，阿里Qwen3登顶全球开源王座！暴击DeepSeek-R1，2小时狂揽17k星
这次，阿里一口气开源了8款混合推理模型，包括2款30B、235B的MoE模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款稠密模型，均采用 Apache 2.0许可。如下表所示，Qwen3-1.7B/4B/8B/14B/32B-Base可以媲美Qwen2.5-3B/7B/14B/32B/72B-Base，以更小的参数量达到更大模型的水平。· 各种尺寸的稠密模型和混合专家（MoE）模型，包括0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B以及30B-A3B和235B-A22B。
2025-05-03 18:43:11
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原创 DeepSeek+本地知识库：真的太香了
整个操作下来，AnythingLLM 的体验没有cherry好。AnythingLLM就像一个包壳的web应用(后来查了下，确实是)。AnythingLLM 得具备一定的程序思维，给技术人员用的。非技术人员还是使用cherry吧。作为喜欢折腾的开发人员，我们可以结合dify使用。
2025-05-02 11:45:41
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