編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）Agent成為共識的速度非常快。但今年Agent的真正轉折點在于：多智能體。從科研自動化到任務編排，從自動開淘寶店到Vibe一切，從AI瀏覽器到今天的ChatGPTAgent，一切都是多智能體的味道。但要真正搭建一個多智能體（MAS）系統，并不簡單。我們需要能夠協調記憶、上下文、多模型集成和智能體之間的推理邏輯的框架。而最重要的是：我們需要開源工具，這樣才可以自由靈活地構建與部署。...

具備自主決策能力的ChatGPT智能體正式發布！無縫融合思考、操作、進化三大AI引擎。 今天凌晨，OpenAI臨時直播，奧特曼與四位研究員正式宣告ChatGPTAgent上線——一個能自主思考、規劃并執行復雜任務的AI智能體。  奧特曼更是直言「這讓我真切感受到AGI的存在」。據介紹，ChatGPTAgent融合了Operator智能體網頁交互能力、DeepResearch的互聯網信息搜集能力，以及ChatGPT的對話能力，成為了一個統一智能體。 ...

AI視頻領域的“核武器”已經正式引爆。一家名為Decart的AI創業公司，剛剛扔出了一顆足以改變行業的重磅炸彈：全球首個實時、無限長度的AI視頻模型——MirageLSD。這項基于其獨創的“實時流擴散”（LiveStreamDiffusion,LSD）技術的模型，能將你的想象力實時注入任何視頻流中。這不再是看屏幕上的魔法，而是讓你親手創造魔法。這一步棋，直接宣告了對傳統視頻制作、直播乃至游戲行業的“戰爭”。創始人親自“下場”：<40毫秒延遲...

想象一下，如果你的AI助手能記住你的每一次對話、每一個偏好，能夠真正理解你記住你做過的事情…加州大學圣迭戈分校博士生YuWang與紐約大學教授XiChen合作提出了MIRIX——全球首個真正具備多模態長期記憶的AI系統，項目同時發布了可直接使用的Mac桌面應用。解決什么問題？現有AI助手的一個明顯局限是缺乏持續記憶能力。每次對話結束后，之前的交互信息就會丟失。RAG（檢索增強生成）雖然能補充一些信息，但在處理多模態數據和長...

編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）又是一個不眠夜！7月對于OpenAI而言意義非凡，從去年盛傳GPT5將會發布，再到近日的被挖角風波，再到OpenAI即將推出AI瀏覽器，各種傳言全都醞釀在今天凌晨的直播里。發布前，小編的預期是，肯定是Agentic辦公類的產品。因為在前兩個月的博客中，SamAltman不止一次提及，現在是VibeCoding，下一個則看好類似GoogleDocs的辦公Agent產品。這次，Sam在官宣發布推文后，給出的第一條推文...

從滑動窗口到類操作系統記憶的測試與解析9種技巧優化AI代理記憶的9種技巧：從入門到高級優化AI代理的一種方法是設計多子代理架構以提升準確性。然而，在對話型AI中，優化遠不止于此——memory變得尤為關鍵。隨著你與AI代理的對話越來越長、越來越深入，它使用的memory會越來越多。這是因為AI依賴于諸如歷史上下文存儲、工具調用、數據庫搜索等組件。在這篇博客中，我們將編寫代碼并評估9種從入門到高級的memoryoptimization技巧...

在大模型落地過程中，我們經常會遇到一個矛盾：簡單問題用復雜推理會浪費資源，復雜問題用簡單處理又會出錯。而自適應推理技術正是為解決這個矛盾而生——它能讓模型根據任務難度動態調整推理策略，在效率與性能之間找到最佳平衡點。今天我們就來拆解業界主流的三大自適應推理方法，看看阿里、字節和清華團隊是如何讓大模型學會“按需思考”的。一、什么是大模型自適應推理？簡單說，自適應推理就是讓大模型“聰明地分配思考資...

在大模型競爭白熱化的今天，DeepSeekR1憑借在數學推理、代碼生成等復雜任務中的亮眼表現脫穎而出。它的成功并非一蹴而就，而是經過四階段精心訓練的結果。今天，我們就來拆解這一“推理高手”的成長軌跡，看看它是如何從基礎模型一步步進化為多面手的。一階段：冷啟動監督微調（ColdStartSFT）——打好推理“地基”如果把DeepSeekR1的訓練比作蓋房子，那么第一階段就是“打地基”。這一階段的核心目標是讓模型掌握基本的推理邏...

在檢索增強生成（RAG）系統中，“召回”與“排序”是決定效果的兩大核心環節。Qwen3系列開源模型通過Embedding與Reranker的組合，為這兩個環節提供了高效解決方案——Embedding負責從海量數據中“粗召回”相關內容，Reranker則對召回結果“精排序”，讓最相關的信息脫穎而出。本文將記錄如何通過LoRA微調讓這兩個模型適配垂直領域。一、為什么需要微調？Qwen3的Embedding和Reranker模型在通用場景表現優異，但在垂直領域（如專...

“在RAG中根據不同的場景有多種不同的優化方案，因此我們需要根據場景選擇合適的解決方案。”在RAG文檔檢索增強中，文檔預處理是相當重要的一環；以目前大模型的能力來說，已經能夠很好的根據參考文檔回答用戶問題，但現在的問題是在RAG的前期階段——也就是文檔預處理階段卻是一個技術難點。而且針對不同的文檔類型和文檔內容，處理方式也不盡相同，因此RAG的文檔處理效果也參差不齊。而今天我們就來提供一個新的思路，那就是...

AI應用在企業中落地越來越多了，特別是幫助用戶從海量文檔中迅速找到所需信息并提供答案，這些應用在技術上往往會使用到RAG（檢索增強生成），RAG技術是構建這類系統的主要選擇。然而，傳統RAG技術往往需要復雜的向量化過程，這不僅增加了開發難度，也限制了系統的效率和可擴展性。最近，OpenAI公布了一個令人眼前一亮的RAG問答系統架構設計新范式。這一系統同樣基于RAG技術，但卻完全摒棄了向量化步驟，實現了技術上的重大突破...

我們正見證一種新的融合力量逐漸成形——大型語言模型（LLMs）與多智能體系統（MultiAgentSystems，簡稱MAS）的深度整合。過去智能體往往孤立運作，受限于靜態規則和單一任務定義。而如今，隨著語言模型的語義理解和推理能力的躍升，智能體不再只是執行者，更成為能夠協同、規劃、適應環境的“認知單元”。在這一背景下，MAS不再是簡單的多代理并行處理系統，而演變為一個語言驅動、反饋自適應的群體智能結構。這也是字節跳動所...

“AI將在2026年取代所有程序員。”AndrejKarpathy（OpenAI聯合創始人）和SteveYegge（前亞馬遜與谷歌資深工程師）站出來，分享了他們對未來的真正看法。而他們的觀點？徹底顛覆了這個流行的說法。他們認為，大家都搞反了方向。這幾個月來，我一直在密切使用各種AI編程工具。當Karpathy和Yegge不約而同地得出相同結論時，我意識到——這事兒值得深入挖掘。他們所說的，不只是與那些末日論截然不同，而是完全相反的方向。Karpathy...

人工智能（AI）已經不再只是個時髦詞，它正在改變我們解決實際問題的方式。從聊天機器人到自動化工作流，AI智能體是這些創新的核心。但要打造一個可靠、可擴展、隨時能上線的AI智能體可不是件容易事。這時候，LangGraph登場了！它是LangChain的一個強大框架，能幫你輕松構建復雜、狀態化的AI智能體，處理各種棘手的任務。這篇文章咱們就來聊聊如何用LangGraph打造生產就緒的AI智能體，還會通過一個實際案例，配上代碼、工作流和...

嘿，大家好！這里是一個專注于前沿AI和智能體的頻道當大廠創業公司都在為AGI、Agent燒錢畫餅時，一些看似“技術含量不高”的應用，卻已經悄悄地把錢賺麻了。最近研究了下一些當下比較有潛力的產品，發現有2款“AI算姻緣”的產品有點意思。??Starla???和??Astra??，在短短20天內就狂攬超過200萬美金，雙雙沖上美國AppStore下載榜前十。Starla和Astra下載量與收入變化情況Starla和Astra近30天收入這波操作直接把一眾正經...

嘿，大家好！這里是一個專注于前沿AI和智能體的頻道家人們，昨晚OpenAI直播，不聲不響地甩出了一個重磅產品：ChatGPTAgent正式發布！一個全新產品，把之前的Operator（網頁操作）和DeepResearch（深度研究）能力真正合體，塞進了一個統一的系統里。讓ChatGPT有一個可以自己操作的虛擬電腦，從頭到尾地干完一件復雜的活兒。今天給家人深度分析一下這個新產品的功能與特性，以及對市場上同類型產品的影響。通用智能體？首先要搞清...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2507.11533Git鏈接：https:github.comMurrayWangCharaConsist在固定背景下生成一致的角色不同背景下一致的角色生成故事生成亮點直擊現有的一致性生成方法采用了相對粗略的任務設定，主要關注于相似角色在不同場景中的過渡，而缺乏對角色細節和背景環境的細粒度一致性。CharaConsist，利用點追蹤和掩碼提取自動感知關鍵特征，從而實現細粒度一致性，使其非常適合實際應用場景。CharaConsist是第一個...

編者按：什么樣的技能才能真正決定AI智能體的成敗？是更復雜的算法，還是更精妙的提示詞？我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：構建強大AI智能體的關鍵已從“提示詞工程”轉向“上下文工程”。文章從“上下文”的廣義定義出發，詳細拆解了影響AI決策的七大關鍵要素，包括系統指令、用戶輸入、歷史對話、長期記憶、外部檢索信息、可用工具及輸出結構。通過對比“廉價演示項目”與“神奇智能體”的案例，作者生動展現了上下...

你有沒有發現，現在的AI模型越來越聰明了？一年前我們還在為ChatGPT能寫一封像樣的郵件而驚喜不已，現在我們已經期待它能分析數據、設計流程、甚至自動化系統操作。但問題是，僅僅靠寫幾個提示詞（Prompt），已經遠遠不能滿足這些復雜任務的需求。于是，一個新的概念正在悄悄崛起：ContextEngineering（上下文工程）。它被很多人稱為“新一代的PromptEngineering”，甚至有人認為，它才是未來構建高質量AI應用的核心能力。今天...

在AI應用日益復雜的今天，如何設計一個高效、可維護、能擴展的AIAgent系統，已經成為很多開發者和產品負責人關注的核心問題。過去我們習慣于使用單一Agent來完成任務，比如問答機器人、簡單指令執行等。但隨著需求的增長和技術的發展，越來越多的場景需要多個AIAgent協同工作，各自分工明確、互不干擾，同時又能靈活配合——這就是所謂的多智能體協作系統。本文將帶你了解目前主流的6種AIAgent協作模式，幫助你在構建復雜AI系統...

開源CLI工具在開發者和AI社區中已引起極大的轟動。隨著Claude的CodexCLI、OpenAI的CodexCLI以及最近谷歌的GeminiCLI陸續發布，人們對CLI的興趣驟然高漲。這些工具將AI支持融入到日常任務中，正在改變開發者使用終端的方式。開發者可以利用這些CLI提高代碼理解能力、加快調試速度，并自動執行復雜的編程任務。像CodexCLI這樣的工具將基于AI的強大功能（比如代碼生成、重構和內聯文檔）直接引入到命令行中，幫助用戶更高效地編寫...

&emsp;在人工智能領域，大型語言模型（LLMs）的“大而笨”問題一直備受詬病。盡管模型參數規模不斷膨脹，但處理長文本時的性能衰減、計算資源浪費等問題始終難以解決。不過，谷歌DeepMind最新推出的MoR架構，或許為這一難題提供了破局之道。&emsp;剛剛，谷歌DeepMind推出了名為MixtureofRecursions（MoR）的全新大型語言模型（LLM）架構，被認為是有潛力成為“Transformer殺手”的革命性架構。&emsp;&emsp;傳統模型的困境&emsp;...

注意力機制是Transformer架構的靈魂，也是大模型性能與效率平衡的關鍵。從最初的多頭注意力（MHA）到最新的多頭潛在注意力（MLA），研究者們通過不斷優化鍵（Key）、值（Value）與查詢（Query）的交互方式，在模型表達能力與計算效率之間持續探索。本文將系統梳理MHA、MQA、GQA、MLA四種主流注意力機制的理論根基，剖析其設計動機、核心原理與代碼實踐。一、多頭注意力（MHA）：并行特征捕捉的奠基之作1.1設計動機：突破單頭注...

在AI技術飛速發展的今天，“看懂圖片、理解文字”早已不是難事，但讓機器同時掌握這兩種能力，并實現跨模態的精準匹配，卻曾是行業難題。直到2021年，OpenAI推出的CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）模型橫空出世，才真正打破了文本與圖像之間的“次元壁”。作為多模態領域的里程碑之作，CLIP不僅能讓文本精準檢索圖片，還能實現零樣本分類等酷炫功能，被廣泛應用于電商搜索、內容審核、廣告推薦等企業場景。今天，...

在大模型訓練中，讓模型輸出符合人類偏好的內容是關鍵一步。目前主流的兩種方法——PPO（近端策略優化）和DPO（直接偏好優化），分別代表了強化學習和直接優化的不同思路。本文將拆解兩者的核心思想、實現邏輯，以及DPO如何解決PPO的痛點。一、PPO：用強化學習"穩扎穩打"PPO是強化學習在大模型領域的經典應用，核心思想是在限制策略更新幅度的前提下，最大化模型獲得的獎勵。簡單來說，就是讓模型在學習過程中"穩步提升"，避免...

摘要本文深度解析了知識圖譜在實際項目（如VCPedia和FractalKG）中的構建經驗，包括圖譜自動化、實體消歧、屬性與節點設計、文檔分粒存儲、跨域建模等多方面內容，并結合FalkorDB的例子給出了系統化實踐建議。適合關注大模型、知識工程與圖數據庫應用的專業人士閱讀。1.引言知識圖譜以節點和邊的方式描述復雜關系，被廣泛應用于語義搜索、智能問答、企業數據整合等領域。然而，實際構建與落地卻涉及大量技術和架構抉擇。本文基...

摘要人工智能代理經歷了從強化學習（RL）早期主導地位到由大型語言模型（LLMs）驅動的智能代理崛起的范式轉變，現在正進一步邁向RL和LLM能力的協同融合。這一進步賦予了人工智能代理越來越強大的能力。盡管取得了這些進展，但要完成復雜的現實世界任務，代理需要有效規劃和執行，保持可靠的記憶，并與其他代理順暢協調。實現這些能力涉及應對始終存在的復雜信息、操作和互動。鑒于這一挑戰，數據結構化可以通過將復雜無序的數據...

GoogleDeepMind發布的遞歸混合（MoR）：（1）推理速度提升2倍，因為token可以提前退出共享循環（2）訓練時減少了大量計算，每層的注意力機制FLOP減少約一半，相同預算可以訓練更多數據論文展示了一種全新的方法，讓大語言模型在自己的推理循環中學會規劃步驟，而不是硬編碼單一的推理鏈。其次，它證明了混合器理念的可擴展性。通過混合多個小型遞歸專家，讓模型選擇下一個調用哪個專家，團隊在數學和編程基準測試中提升了準確性...

作者IndragieKarunaratne編譯沈建苗審校云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）ClaudeCode出來之后，很多人都在說“一個人+AI就可以獨立寫應用了”。但真正有人用它從頭到尾打造一個完整的macOS原生App，還詳細記錄全過程的，幾乎沒有。今天要分享的這篇文章，正好填補了這個空白。最近兩天，小編刷到一篇“神文”，直接驚呆！一位macOS老程序員，用AI工具ClaudeCode，硬是靠一個人之力寫出了完整的原生App，還自動打包上線...

OpenAI、GoogleDeepMind等科研力量紛紛推出具備視覺語言理解能力的MLLM模型。這些模型在圖像描述、視覺問答、目標識別等任務上表現驚艷。但是若進一步觀察其在動態場景下的表現，例如物體運動、相對方向、空間構造變化等復雜空間推理任務，就會發現它們的能力尚不成熟。當前的主流MLLM訓練策略多聚焦于靜態圖像配對和語言生成，而缺乏對物體移動、時序變化、物理交互等空間維度進行系統建模的機制。這直接導致模型雖能“看圖說...

給我整不會了，每次Grok的爆火，都是馬斯克在背后玩騷的。就在7月15日，馬斯克放了個大招。Grok推出了一個companion功能，3D虛擬人陪伴，人設是一個二次元金發美少女，名為Ani。除了美少女還有個邪惡小熊貓，滿嘴臟話，不過好像存在感特別低，所有人都忽略了它，眼里只有Ani。。。在這個功能上線后，Grok的熱度瞬間壓不住了。。。馬斯克直接肉身帶貨，瘋狂轉帖。然后就是一群人開始涌入Grok瘋狂的聊天。直接不到一天時間，把Gro...

昨晚，一場轟轟烈烈的人類vsAI的比賽結束了。而人類，這一次，險勝。暫時守住了勝利。在整個排行榜里，人類選手Psyho贏得了第一。而第二名，正是一個本不該屬于這個榜單里的選手，OpenAI。在比賽結束之后，OpenAI的總裁OpenAI總裁Greg和奧特曼，也第一時間發來賀電。Psyho的評論區里，本來應該是一片歡呼，但，我一片翻著評論區，卻有一點惆悵。因為大家的評論，都帶有一種魔幻的悲觀主義色彩。這種感覺，就像在籃球場上，你拼...

AI智能體應用在企業場景中落地越來越多了，本文通過從挑選企業業務場景開始，構建最小可行性產品（MVP），再到測試AI智能體應用的質量和安全性，最后到生產中的部署運維等全方位帶你基于LangChain6步構建一個AI智能體應用。下文我們詳細剖析之。AI智能體應用6步構建法今年很多公司都在談論構建AI智能體，企業很容易想象AI智能體如何改變公司已有業務，但許多團隊不確定從哪里開始、如何取得進展以及如何設定期望。本指南將帶你...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2507.08801項目鏈接：https:github.comalibabadamoacademyLumosLumos1生成的示例可視化。Lumos1支持文本到圖像、圖像到視頻和文本到視頻任務亮點直擊MMRoPE創新：首次在視頻生成中優化3DRoPE的頻譜分配與位置縮放，兼顧文本與視頻模態的兼容性。ARDF訓練策略：通過時域管狀掩碼解決幀間信息冗余問題，實現平衡的幀級損失與高質量推理。輕量高效架構：僅需最小LLM修改，無需外部文本編碼器，以48塊G...

Moonshot最近推出新型開源智能體模型KimiK2，該模型總參數高達1萬億個，并擁有320億個專家混合（MoE）架構。KimiK2有兩種變體，在多個基準測試中表現出色。它具有預訓練和訓練后兩種學習方法，還能學習采用工具。KimiK2的大多數功能免費使用，其響應速度快、功能豐富，為通用人工智能系統的開發和應用鋪平了道路。今年早些時候，一些開源模型在生成式人工智能（GenAI）領域中涌現。雖然DeepSeek占據了大部分頭條新聞，但KimiK1....

Voxtral在語音轉錄方面超越了Whisperlargev3。它在所有任務中都優于GPT4omini和和Gemini2.5Flash轉錄功能，并在英語短文本和MozillaCommonVoice上取得了最先進的成果，超越了ElevenLabsScribe，展現出強大的多語言處理能力。Voxtral3B和Voxtral24B模型不僅能夠轉錄，還具備以下功能：長文本上下文處理：32ktoken的上下文長度，可處理長達30分鐘的音頻轉錄，或40分鐘的音頻理解內置問答和摘要功能：支持直接對音頻內容提問或生成...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）小扎“天價挖人”繼續上強度！今天剛剛爆出重磅消息：OpenAI參與o系列模型研發的兩位大神JasonWei和HyungWonChung，也被Meta一道挖走了！！！剛剛，扎克伯格選擇站出來，回應一切。極力反駁了外界認為他靠“天價薪資”挖人的說法。他說，比起錢，其實研究員更看重的是——能帶最少的人、用最多的算力。他還指出，過去招聘時，大家會...

“再強調一遍，智能體是由大模型+Tools工具集組合而成的；工具才是智能體強大的核心。”最近在做數據分析的智能體時遇到了一個問題，就是剛開始想做一個完全基于數據庫表結構的數據分析智能體；但發現業務上的很多數據是通過程序代碼動態計算出來的，完全通過數據庫無法實現。這個通過數據庫進行數據分析的智能體使用的是vanna框架作為一個工具節點，來分析用戶問題，然后由模型生成SQL語句，并調用數據庫引擎執行并獲取結果。...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）OpenAI前員工的萬字離職帖，在海外技術社區刷屏了！作者CalvinFrenchOwen把「從初創企業CTO到OpenAI工程師」的14個月，寫成了一篇既熱血又克制的“內部紀錄片”：?7周極限沖刺，上線Codex，上線當天凌晨4點還在部署；?一年擴張幾千人，代碼庫秒變“巨型垃圾場”；?第一天打開開關，流量就涌進來，“從沒見過這么離譜的冷啟動”為什么刷屏？就像作者說得那樣：外界關于OpenAI的...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2507.10065項目鏈接：https:chenguolin.github.ioprojectsMoVieSGit鏈接：??https:github.comchenguolinMoVieS??亮點直擊MoVieS，首個前饋式框架，可從單目視頻聯合建模外觀、幾何和運動，實現4D場景感知。動態濺射像素（dynamicsplatterpixels），將動態3D場景表示為可渲染、可形變的3D粒子，橋接新視角合成與動態幾何重建。MoVieS在4D重建任務中實現了強勁性能，并帶來數個數量級的加速，同...

編者按：想知道為什么Claude會“撒謊”說不了解自己的定價嗎？為什么它的工具調用策略要根據用戶查詢的復雜度動態調整？對于AI從業者而言，無法掌握頂級模型的系統提示詞設計精髓，意味著自己的產品很難達到同等的用戶體驗水準；對于普通用戶來說，不了解這些“幕后規則”，就無法充分發揮AI工具的真正潛力。本文作者獲取了Claude4完整的系統提示詞，并進行了迄今為止最深入的拆解分析。文章不僅揭示了Anthropic在對話風格、安...

AI智能體已經在企業的眾多場景中落地，比如：對話與問答、報告生成、內容審核、流程自動化、可視化數據分析、AI編程等。當你向智能客服提問時，在你點擊發送按鈕之后，AI智能體應用架構是如何生成并回復你的問題的？這篇文章將通過一張核心架構設計全流程圖，帶你深入了解AI智能體應用架構設計在接收到用戶請求后是如何一步步處理的。這不僅是對AI智能體技術的揭秘，也是對AI智能體應用架構設計落地的深入探討。下文我們詳細剖...

導讀：本文以快手天守平臺核心建設者視角，系統梳理了大規模前端工程質量保障體系的演進路徑。通過解構其分層架構設計、分布式調度引擎等關鍵技術組件，深度剖析平臺在應對億級DAU場景下的工程實踐，為行業提供可借鑒的質量保障體系建設范式。??即使你的工廠被拆除了，只要它的精神還在，你就能很快重新建立起另一家。如果一場革命摧毀了舊政府，但新政府思想和行為的系統模式沒有變化，它就仍然難逃再次被推翻的命運。關于系...

AI智能體在企業業務場景落地過程中的好壞與架構設計的工程化能力密切相關，特別是：總體架構分層設計、AI智能體協作模式設計、MCP工具調用標準化設計、AI智能體編排框架設計等4個維度，本文結合我們實際落地的工程實踐視角，來展開剖析。下文我們詳細剖析之。一、AI智能體總體架構分層設計下圖展示了AI大模型時代和微服務時代技術架構分層設計的簡單對比，主要是為了明確領域層和基礎設施層的架構設計范圍。在AI大模型時代，架...

我們正式進入了AI智能體的時代！但現在已經不再是單打獨斗的機器人時代了——2025年是個轉折點，AI智能體之間的協作正成為主流，而不是例外。如果你一直在關注最新趨勢，可能已經聽說過多智能體系統（MAS）——這個領域正在悄無聲息地改變從研究自動化到任務編排的一切。但打造這些系統可不簡單。你需要能協調內存、上下文、模型多樣性以及智能體間推理的框架。最重要的是，你肯定想要開源工具，這樣才能自由靈活地開發。我深入...

想象一下，你能打造一個AI驅動的系統，秒速搜索海量數據，像人類一樣理解語境，還能對復雜問題給出精準又聰明的回答。聽起來像魔法？其實不然——這就是FAISSDB和Langchain，兩種正在改變人工智能版圖的前沿技術。如今，數據量爆炸式增長，傳統搜索方法已經跟不上信息的龐大體量和復雜性。FAISSDB（FacebookAISimilaritySearch）橫空出世，徹底革新了數據搜索與檢索的方式。FAISS是一個專為快速、基于相似度的搜索設計的強大庫...

如今，企業正面臨著數據的海量沖擊。從在線購物行為到醫院病歷記錄，每一項業務活動都會源源不斷地產生大量信息。然而，單純的數據本身并無實際價值。企業能否有效利用數據來支撐決策制定，才是關鍵所在。這恰恰是AI分析發揮關鍵作用的領域。它將AI技術與數據分析方法深度融合，旨在挖掘數據中的潛在模式、進行精準預測并提供具有針對性的行動建議。在本文中，讀者將深入了解AI分析的具體內涵，探究其發展迅猛的內在原因，以及...

?模型上下文協議（MCP,ModelContextProtocol）是Anthropic在2024年提出的一種開放標準協議，用于標準化AI模型與外部工具和數據源的集成方式。可以將MCP類比為AI世界中的“USBC接口”：它為大型語言模型（LLM）連接各種工具和數據源提供了一種統一的方法。MCP使用JSONRPC2.0作為消息格式，在客戶端和服務器之間傳遞請求和響應。本示例將展示如何使用Python實現一個最基礎的MCP協議，包括MCP服務器和MCP客戶端兩部分。我們將支持...

大模型自從去年底爆火出圈以后，很多人把大模型和知識圖譜進行比較，甚至大量業內人士認為在大模型的發展下，知識圖譜已經沒有存在的必要了。那么真實情況，或者未來更有可能的一種情況是什么樣的呢？相信經過一段時間的使用后，大家會發現大模型確實功能非常強大，能夠在諸多方面相比之前的方式，有了大幅的效率提升，但其仍然存在固有的問題難以解決，尤其是模型的幻覺在面臨事實準確性問題時，始終無法給出完美的正確答案。...

如果你最近刷技術圈，大概率見過這三個縮寫：MCP、A2A、ACP。它們不是新的加密貨幣，也不是某個小眾框架，而是AI代理（Agent）世界里正在成型的“插頭”和“插座”。今天這篇文章，就把它們拆開揉碎，講清楚到底解決了什么問題、該怎么用，以及未來會不會再出現一場“格式大戰”。01｜MCP：給大模型配“數據線”想象你剛買了一臺旗艦筆記本，卻忘了帶擴展塢。沒有HDMI、USBA、網線口，這臺機器再強大也連不上外設。大模型的處境...