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MCP：AI 與外部世界無縫對接的“通用橋梁”
原創在當今快速發展的科技浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度融入我們的生活和工作。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從醫療影像診斷到金融風險預測，AI的應用場景不斷拓展。然而，隨著AI技術的廣泛應用，一個關鍵問題逐漸浮現：如何讓AI系統與外部世界高效、無縫地交互？今天，我們就來聊聊一個可能改變游戲規則的新協議——ModelContextProtocol（MCP）。一、為什么我們需要MCP？你可能會問：“現有的協議還不夠用嗎？為什...MCPLLM【一文讀懂】機器人流程自動化（RPA）和智能自動化（IA）
機器人流程自動化（RoboticProcessAutomation，簡稱RPA）是一種通過軟件機器人來自動化地執行重復性、規則性強、耗時的任務的技術。它模仿人類用戶在應用程序界面上的交互行為，如點擊鼠標、輸入數據、復制粘貼等，從而實現業務流程的自動化處理。那應該如何去理解這項技術呢？下面我們來一窺究竟。一、RPA的特點1.非侵入性：RPA不需要對現有的IT系統、軟件或應用程序進行修改或集成。它直接在應用的用戶界面層（UI層）進行操作...機器人流程自動化RPANVIDIA大動作！開源代碼推理模型，32B、14B、7B各顯神通
原創在人工智能的浪潮中，NVIDIA一直站在技術前沿，不斷推動著AI的發展。就在最近，NVIDIA又給我們帶來了一個重磅消息——開源其OpenCodeReasoning（OCR）模型套件。這可不是普通的模型，而是專為代碼推理和問題解決量身打造的高性能大型語言模型。而且，這次一口氣推出了32B、14B和7B三種不同參數規模的版本，全部都采用了Apache2.0開源許可，這無疑是給廣大開發者和研究人員送上了一份大禮。一、性能卓越，輕松超越行業標桿NVIDIA...NVIDIA開源OCR模型Qwen3模型架構、訓練方法梳理
原創模型架構Dense模型結構改進：GQA、SwiGLU、RoPE、RMSNormwithprenormalization與Qwen2.5相似。移除了Qwen2中的移除QKV偏置，減少模型復雜性，在注意力機制中引入QKNorm來確保穩定訓練。MoE模型結構改進：改進點描述細粒度專家分割增強模型的表達能力和效率。全局批次負載均衡損失鼓勵專家專業化，提高模型整體性能。移除共享專家與Qwen2.5MoE不同，Qwen3MoE設計中排除了共享專家。128個總專家，每個token激活8個專家增加專家數...Qwen3模型架構預訓練隨著大模型技術的發展——RAG技術有可能會被淘汰嗎？
原創“RAG技術未來并不會被淘汰，只不過會隨著技術的迭代而不斷升級。”關于RAG技術有很多不同的觀點，有人認為RAG技術是大模型的階段性解決方案，最終會被淘汰；但也有人認為RAG技術仍不能被替代，其作用依然無可代替；而還有觀點認為RAG技術會隨著大模型技術的迭代進行升級，更多的是會形成協同發展。而從企業的角度來說，由于RAG技術未來的不確定性，因此有些人對RAG還存在各種各樣的顧慮問題。所以，我們今天就來討論一下關于RA...大模型技術RAGFineWeb：大規模篩選網絡，獲取最優質（LLM預訓練）文本數據
原創大型語言模型（LLM）的性能在很大程度上取決于其預訓練數據集的質量和規模。然而，像Llama3和Mixtral這樣的前沿開源大語言模型的預訓練數據集并未公開，人們對其創建方式也知之甚少。最近，我們發布了FineWeb，這是一個全新的大規模（包含15萬億詞元，占用44TB磁盤空間）大語言模型預訓練數據集。FineWeb源自96個CommonCrawl快照，與其他開源預訓練數據集相比，使用它訓練出的大語言模型性能更優。為了讓機器學習領域更加透明，...FineWebLLM預訓練大語言模型AI 應用性能優化全景圖
原創AI應用基于大模型的推理完成業務執行，由于大模型計算資源消耗大且需要在AI應用用客戶端進行內容的實時生成，性能優化變得尤為關鍵。AI應用推理效率提升不僅涉及底層硬件的優化，還包括大模型層面以及各類軟件中間件的協同工作。因此，全面理解大模型的技術架構對于評估和選擇推理性能優化策略至關重要。下面對這9個層性能優化詳細剖析之。1、硬件芯片層芯片層構成了計算系統的硬件基礎，主要負責執行基礎的算術和邏輯運算，其...AI應用大模型基于 Spring AI Alibaba 的 RAG 架構調優實踐
原創 精華RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強生成）是一種結合數據工程、信息抽取和文本生成的技術范式。SpringAIAlibaba是阿里巴巴開源的AI應用開發框架，基于SpringAI構建并提供了更高層面的抽象，幫助開發者快速構建AI應用。1、RAG的四大核心步驟第一、文檔切割與智能檔案庫的建立核心任務是將大量文檔轉化為易于檢索的知識碎片，這一過程類似于將厚重的詞典拆解成單詞卡片。通過采用智能分塊算法，保持語義連貫性，同時給...Spring AI AlibabRAGAI 應用推理架構中五大關鍵問題的解決方案
原創 精華一個企業級的AI應用推理架構中往往面臨以下5個關鍵問題：限流、負載均衡、異步化、數據管理、索引增強，本文對這5個關鍵問題進行深度剖析并給出優雅的解決方案。1、AI應用推理架構中的關鍵問題剖析落地一個企業級AI應用產品是一項復雜的任務，它涉及到多個層面的產品化挑戰。為了確保產品的穩定性、效率和高質量的輸出結果，必須在大模型推理引擎的外圍進行大量的工程優化工作。以下是構建此類AI應用服務時可能遇到的一些關鍵問...AI應用推理架構AI應用RAGManus全面開放注冊！每天免費解鎖AI智能體黑科技，效率革命正式開啟！
各位職場人、開發者、創意工作者注意了！那個曾因內測邀請碼炒至10萬元天價的國產AI智能體平臺Manus，終于在5月13日宣布全球用戶無門檻開放注冊！即日起，無需排隊或邀請碼，每天免費執行一項任務，還能領取1000積分大禮包！這意味著，人人都能擁有一個24小時待命的AI超級助手，徹底告別低效手動操作！一、Manus究竟有多顛覆？作為全球首款通用型AI智能體，Manus突破傳統AI的“對話式交互”，實現從思考→規劃→執行的全鏈路任...ManusAI智能體一文了解LangGraph是什么？——構建智能體的新一代框架
一、LangGraph：重新定義AI代理開發LangGraph是由LangChain團隊開發的開源框架，專為構建狀態化、多代理（MultiAgent）系統而設計。它通過圖結構（Graph）實現復雜的動態工作流，尤其擅長與大型語言模型（LLMs）結合，支持循環、持久性、人工干預等核心功能，被視為AI代理開發的“終結者”。核心定位：LangChain生態的重要成員：與LangChain無縫集成，但也可獨立使用。突破傳統DAG限制：傳統框架依賴有向無環圖（DAG），而LangG...LangGraph智能體框架Agent 是一種思想，不是技術！
精華最近很多人在提Agent，有人說它是大模型的下一步，有人說它是通往AGI的路徑。但實際上，對于大多數做技術落地的人來說，Agent到底能干什么、適合解決哪些問題、怎么用才合適，反而是更值得關注的。我的觀點“先規劃，再執行，還能自查”的過程，其實就是Agent的基本思想。Agent是一種思想，不是技術！一、先說最本質的一點：為什么會需要Agent？我們先從現實出發。大模型出來之后，最開始大家用它寫點文案、改代碼、問點問題，...Agent??O1模型MCP：AI世界的萬能連接器，專家都在關注的下一代標準
怎么讓AI更好地連接我們的世界？這是AI落地應用中令人十分常見又令人頭疼的問題。「MCP（模型上下文協議）」正是為解決這一問題而生。Manus出圈以后帶火了MCP，江樹這幾天體驗了以后發現真的很強！用上MCP組合拳后直接讓AI從只會bb到會干活，比如：一句話就能實現「批量抓取新聞熱點并保存」！昨兒還和幾位朋友一起直播深入學習了MCP，直播回放在「結構詞AI」視頻號：??https:weixin.qq.comsphAojZibEfY??從Claude去年11月...MCPAI連接器太簡單了，開源模型+RAG就可以搭建自己的AI應用（基礎篇）
本來想寫在AI大模型中對于數據方面的挑戰，但是發現還是要找一個場景來鋪墊一下，正好去年做過一些大模型知識庫的內容，對于RAG方面還算了解一些，所以先來說一下關于大模型應用方面的東西吧，下一篇再來聊聊AI大模型場景中對于數據管理方面的機會。先解釋一下什么是檢索增強生成技術（下文簡稱：RAG），對于日常我們所理解的大模型來說，他們具備的是模型本身能力（億級別參數+通用數據），但是在特定領域內的數據可能是無法獲...開源模型RAGAI中國醫療AI殺出黑馬！全球首個女性腫瘤 AI 大模型 “木蘭” 上線，手機端免費用
近日，華中科技大學宣布全球首個女性腫瘤AI大模型"木蘭"正式進入臨床應用階段，用戶通過手機即可免費獲取專業級診療建議。這款基于20年中國女性病例數據打造的AI，以雙引擎架構破解診療標準化難題，讓偏遠地區的基層醫生首次擁有專業的決策支持系統。傳統AI模型在醫療領域的應用常因數據割裂、推理能力不足而受限。“木蘭”獨創的雙引擎架構徹底突破了這一瓶頸。一方面，該模型引入了DeepSeek的深度推理能力，模擬專家臨床思維...智慧醫療女性腫瘤AI大模型算家云租算力，到算家云學習人工智能必須掌握的十大核心算法模型解析
一、監督學習基石：線性模型與支持向量機1.線性回歸與邏輯回歸作為機器學習入門算法，線性回歸通過最小二乘法建立特征與連續值目標的映射關系。其數學表達式ywTx+b揭示了參數優化的本質，而梯度下降法則是求解最優參數的核心工具。邏輯回歸通過Sigmoid函數將線性輸出映射為概率值，在分類任務中展現強大能力，其交叉熵損失函數L?N1∑i1N[yilogpi+(1?yi)log(1?pi)]奠定了深度學習損失設計的基礎。2.支持向量機（SVM）SVM通過...核心算法模型線性代數在模型優化領域中的應用
線性代數作為數學的重要分支，在模型優化領域發揮著不可替代的作用。從基礎理論到前沿算法，線性代數為解決復雜優化問題提供了強大的工具集。一、線性代數基礎概念與優化問題的數學建模1.1向量與矩陣：數據表示的基石在優化問題中，向量和矩陣是描述決策變量、約束條件和目標函數的基本工具。例如，在交通網絡優化中，路段流量可表示為向量，節點間的連接關系可用鄰接矩陣描述。對于包含n個路段和m個節點的網絡，流量向量x∈R?...線性代數模型優化應用基于Gazebo/ROS2的智能倉儲機器人強化學習控制系統開發全攻略
引言：倉儲自動化與強化學習的碰撞在工業4.0浪潮下，智能倉儲系統正經歷從傳統AGV到自主決策機器人的跨越式發展。本文將深入解析如何利用Gazebo仿真平臺與ROS2框架，結合StableBaselines3強化學習庫，構建具備自主貨物分揀能力的智能倉儲機器人系統。通過系統化的技術實現，我們將展示從仿真訓練到真實場景部署的完整技術鏈路。一、開發環境搭建（Ubuntu20.04+ROS2Foxy）1.1基礎環境配置安裝ROS2Foxysudoaptinstallrosfoxydeskt...rgfLLLMScanner：本地AI部署服務未授權風險自查工具
項目簡介LLM本地部署服務未授權訪問掃描工具是一款專為檢測大語言模型服務安全風險而設計的工具，可以幫助您發現網絡中未授權的LLM服務訪問點。通過使用該工具，您可以快速識別潛在的安全風險，確保您的LLM服務部署環境的安全性。本工具支持多種常見LLM服務的風險檢測，包括但不限于以下幾種：OllamavLLMLMStudiollama.cppMozillaLlamafileJanAICortexAPILocalLLMLiteLLMAP聯系我們如果您在使用過程中遇到任何問題，或者有任何...AI安全AI工具AIGC字節屠榜！最強多模態大模型發布：20 B參數橫掃38項第一！
5月13日，火山引擎FORCELINKAI創新巡展上，Seed團隊推出的視覺語言多模態大模型Seed1.5VL，以僅20B激活參數的架構，橫掃60個評測基準中的38項SOTA，在視頻理解、GUI智能體等關鍵指標上直接叫板谷歌Gemini2.5Pro，而推理成本僅為對方的13。Seed1.5VL的顛覆性首先體現在全能戰士般的多模態理解力。上傳一張畫作，它能全面分析畫面元素，自動識別出作品的作者、藝術風格、畫面元素、思想內涵等。面對包含多個人物的圖片，Seed1.5VL...字節多模態大模型Seed1.5-VL豆包ai算家云租算力，到算家云
