AI.x社區
- 登錄/注冊
“逆天”研究！Cursor 與 Windsurf 背后的核心算法機制曝光！網友驚呼：Cursor代碼總出Bug的原因找到了
原創
社區頭條編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）Vibecoding正火得一塌糊涂，但誰能想到，剛剛一位大佬已經把當紅的AI編程神器Cursor和Windsurf背后的核心算法機制研究出來了！今天凌晨，一位名為NirDiamant的技術大牛發表了一篇高質量神文，可以說把Cursor和Windsurf的核心算法說得非常透徹，就像玩抖音的需要了解抖音推薦算法一樣，正在VibeCoding的我們，當然也得快速吃透跟自己對話的編程助手，究竟是怎樣一個思維回路。非常...Cursor算法ReActMCP 協議為何不如你想象的安全？從技術專家視角解讀
原創 精華編者按：模型上下文協議（MCP）究竟安全可靠嗎？當你通過MCP插件讓AIAgent訪問公司文檔、員工聊天記錄或客戶信息時，你真的了解潛在的安全風險嗎？文章詳細剖析了MCP存在的四大問題：協議自身的安全性不足，包括缺乏標準化的身份認證機制及存在可能執行惡意代碼的風險；用戶體驗方面的局限，如缺乏工具風險分級和成本控制；大語言模型安全方面的挑戰，特別是提示詞注入和敏感數據泄露的風險；以及LLM本身的技術局限，導致在比較...MCPAI Agent大語言模型在知識增強復雜問題求解中的綜述
原創 精華?摘要：問題求解一直是人類在眾多領域取得進步的根本驅動力。隨著人工智能的發展，大語言模型（LLMs）已成為能夠解決跨多個領域復雜問題的強大工具。與傳統計算系統不同，大語言模型將原始計算能力與近似人類推理能力相結合，使其能夠生成解決方案、進行推理，甚至利用外部計算工具。然而，將大語言模型應用于實際問題求解面臨重大挑戰，包括多步推理、領域知識整合和結果驗證。本綜述探討了大語言模型在復雜問題求解中的能力...大語言模型LLMs思維鏈推理知識增強UniversalRAG：跨多種模態和粒度語料庫的檢索增強生成
原創摘要檢索增強生成（RAG）通過將模型響應與查詢相關的外部知識相結合，在提高事實準確性方面展現出巨大潛力。然而，大多數現有的RAG方法僅限于純文本語料庫。盡管最近的研究努力將RAG擴展到圖像和視頻等其他模態，但它們通常僅在單一模態特定的語料庫上運行。相比之下，現實世界中的查詢對知識類型的需求差異很大，單一類型的知識源無法滿足這些需求。為了解決這一問題，我們引入了通用檢索增強生成（UniversalRAG），這是一種新...UniversalRAGRAG檢索增強生成支付寶搜索中基于LLM的生成式檢索幻覺緩解技術方案
原創基于LLM的生成式檢索（GR）在進行文檔知識檢索時或多或少的會引入幻覺，在一些對精度要求比較高的場景（如：金融等）如何緩解幻覺，下面來看下支付寶生成式檢索緩解幻覺方案，供參考。方法技術框架如上圖所示，框架分為兩部分：知識蒸餾推理和決策Agent知識蒸餾推理目的：通過利用更大規模的LLM生成顯式的推理數據，增強較小規模的LLMbasedGR模型的訓練。知識蒸餾推理模塊提升了GR模型的檢索精度，減少了幻覺現象。思路如下：推...支付寶搜索LLM生成式檢索微軟全球大血洗6000人：資深老員工48歲生日被裁，妻子發帖怒斥算法裁人，AI是否正在取代人類？
微軟近日宣布全球裁員6000人，不僅波及中層管理和非技術崗位，連技術核心人才也未能幸免——25年老員工在48歲生日當天被算法隨機選中裁退，曾修復數百萬美元bug的功臣黯然離場，他的妻子沉痛地發帖，講述了自己丈夫被裁的故事。微軟聲稱裁員是為了簡化管理層和優化資源，但背后實則是向AI戰略的全面傾斜：Azure云與OpenAI合作推動業務增長，20%30%代碼由AI生成，甚至計劃用AI工具替代基礎崗位。然而，如果忠誠與貢獻被算法判定...微軟裁員潮AI算法人工智能算家云租算力，到算家云從程序化生成到AIGC：3D場景生成技術如何跨越"虛假→真實"鴻溝？
精華文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2505.05474Git鏈接：https:github.comhzxieAwesome3DSceneGeneration亮點直擊綜述了3D場景生成SOTA方法;組織為四種范式：程序化生成、基于神經網絡的3D生成、基于圖像的生成和基于視頻的生成;分析了它們的技術基礎、權衡和代表性結果，并回顧了常用數據集、評估協議和下游應用;討論了生成能力、3D表示、數據和標注以及評估中的關鍵挑戰，并概述了包括更高真實度、物理感知和交互生成以及統一感知生...生成AI模型AI和語言翻譯的未來：人機協作的新時代?
原創 社區頭條人工智能正以史無前例的速度重塑著各行各業，翻譯領域同樣也深受其影響。隨著由人工智能驅動的語言模型不斷發展，其復雜程度與日俱增，一個備受關注的問題也隨之而來：人工智能是否會取代人類翻譯？在RWS（一家全球知名的翻譯和本地化、知識產權支持及生命科學語言服務解決方案提供商），我們堅信答案是清晰明確的：人工智能永遠無法替代人類所具備的專業知識，但它將從根本上改變人類與人工智能之間的協作模式。這一信念源自我...AI人工智能語言模型用這個提示詞，一句話生成思維導圖
大模型，很早就能畫思維導圖，這并不奇怪。但讓我意外的是，現在的大模型竟然能直接生成這樣的圖。全過程沒有任何修改，直接“口噴”出圖。這是思維導圖。提示詞：梳理《三體》小說羅輯的人物關系，用Mermaid生成一張人物關系的思維導圖。架構圖。提示詞：梳理《三體》ETO的組織架構，用Mermaid生成一張架構圖。泳道圖。提示詞：我想開發一款AIChatbot應用，幫我用Mermaid生成一張泳道圖。狀態機圖。提示詞：我想了解trosformer...提示詞思維類圖讓 LLM 既能“看”又能“推理”！
DeepSeekR1會推理，GPT4o會看。能否讓1LLM既能看又能推理？DeepSeekR1取得很大成功，但它有個問題——無法處理圖像輸入。1.1DeepSeek模型發展自2024.12，DeepSeek已發布：DeepSeekV3（2024.12）：視覺語言模型（VLM），支持圖像和文本輸入，類似GPT4oDeepSeekR1（2025.1）：大規模推理模型（LRM），僅支持文本輸入，但具備更強的推理能力，類似OpenAIo1我們已領略視覺語言模型（VLM）和大規模推理模型（LRM），下一個是誰？我們...LLM視覺VRM通用RAG：通過路由模塊對多源異構知識庫檢索生成問答思路
原創如何在多個語料庫（多源異構知識庫，如：文本、圖片、視頻）中檢索和整合來自不同模態和粒度的知識？UniversalRAG：一個多模態RAG框架，用于從多個模態和粒度的語料庫中檢索和整合知識。下面來看看思路，供參考。方法(A)單一模態的RAG僅檢索一種模態的數據。(B)單一語料庫的RAG專注于檢索數據模態，而忽略語義。(C)UniversalRAG使用路由器和多個語料庫有效地支持多樣化的查詢，涵蓋不同的模態和粒度。從上圖可以看到，Universal...RAGUniversalRAG多模態RAG框架MCP：AI 時代的工具接口標準？
1.前言自從OpenAI在2023年推出函數調用（FunctionCalling），我一直思考，咋能真正解鎖AIAgent與工具的生態系統。隨基礎模型越來越智能，AIAgent與外部工具、數據和API的交互方式卻變得越來越碎片化——開發者需針對每一個系統單獨編寫業務邏輯，讓Agent能夠適配不同環境。2.標準化顯然，我們需要一個標準化的接口來執行任務、獲取數據并調用工具。在互聯網時代，API讓不同軟件之間可以相互通信，成為了軟件的通用語言。但對AI...MCPAIAgent3D人臉黑科技！Pixel3DMM：單張RGB圖像秒變3D人臉，姿勢表情精準還原，幾何精度碾壓競品15%！
慕尼黑工業大學和倫敦大學學院提出了一款經過微調的DINOViT模型Pixel3DMM，用于逐像素表面法線和UV坐標預測。從上到下，下圖展示了FFHQ輸入圖像、估計的表面法線、根據預測的UV坐標估計的二維頂點，以及針對上述兩個線索的FLAME擬合結果。圖片使用Pixel3DMM進行野外追蹤。從左到右：輸入、預測法線、預測二維頂點、跟蹤覆蓋、FLAME跟蹤。單幅圖像重建給定一個輸入圖像（右上），下圖展示了DECA、FlowFace和Ours相對于地面真實CO...3DRGB圖像思維鏈(COT)+反思(Reflection)+語言強化(Verbal R)能否提升大模型推理能力到ChatGPT O1的水平？
已有的大模型能否通過PromptEngineering達到O1類似的推理水平？我見過很多嘗試，在個別案例上有觀察到驚艷的推理效果，但大多沒有普遍提升已有大模型的推理能力。今天看到這個方法，感覺是通過PromptEngineering可以有效普遍提升大模型的推理能力。以下就是那個MagicPrompt，先睹為快。作者準備了50道需要長推理過程的問題，分別測試幾種場景：ClaudeSonnet+上述PromptClauseSonnetLlama3.18B+上述PromptLlama3.18BChatGPT4o+上...思維鏈Reflection語言強化構建企業級高可靠 AI Agent 系統架構設計的關鍵要素
原創本文從以下4個方面詳細剖析：AIAgent到底是什么？構建AIAgent的難點是什么？AIAgent框架種類和選型AIAgent架構設計模式1、AIAgent到底是什么？并沒有一個一致的AIAgent定義，它們通常通過不同的視角來定義。OpenAI采用了一種更高層次、更思想引領式的方法來定義AIAgent：AIAgent是獨立為您完成任務的系統。這是一個模糊的表述，它并沒有真正幫助理解什么是AIAgent。這只是一種思想引領，并不實用。與之相比，Anthropic的定義是...AI AgentOpenAILLM在線教程｜支持 19 種語言，生成速度快 15 倍！ACE-Step 音樂生成模型上線
原創當前的音樂生成模型在生成速度、音樂連貫性和可控性之間面臨著固有的權衡。例如，基于LLM的模型（例如Yue、SongGen）在歌詞對齊方面表現出色，但推理速度慢且存在結構性偽影。另一方面，擴散模型（例如DiffRhythm）雖然能夠實現更快的合成速度，但通常缺乏長距離的結構連貫性。對此，人工智能公司階躍星辰（StepFun）與數字音樂平臺ACEStudio聯合推出了一款音樂生成基礎模型ACEStepv13.5B，于2025年5月7日開源。該模型在NVIDIAA...音樂生成基礎模型多語言支持歌詞編輯機器學習告別傳統 RAG，私有知識庫 + DeepSeek，打造本地版 Deep Research
原創 精華近期，OpenAI推出的DeepResearch（深度研究）功能引發了廣泛關注。該功能通過整合大模型、超級搜索和研究助理于一體，使得能夠一鍵生成報告，科研人員能夠一鍵撰寫綜述，極大提升了效率。然而，由于企業場景中私有化數據的敏感性和成本考慮，如何將DeepResearch進行開源的本地化部署，成為許多人的關注焦點。在這篇文章中，我們將對市場上模仿DeepResearch的開源項目進行簡要分析，并結合Deepseek等主流開源模型，Zilliz推出一...RAGDeepSeekDeep Research萬字長文剖析基于 MCP 構建 AI 大模型新架構體系的落地實踐
原創 精華本文提供了一個全面的視角，來看待如何利用模型上下文協議（MCP）實現AI應用架構設計新范式的落地實現，核心內容主要是以下5點：MCP概念與機制。MCP與FunctionCalling區別。MCP本質與挑戰：挑戰包括系統提示詞的準確性、Client與Server協同、快速構建Server、自建Dify的痛點等。解決MCP挑戰的方法：通過MCPRegister、統一管理Server和Prompt、建立效果驗證體系與安全保障、設置MCP網關、動態服務發現、StreamableHTTP、彈性效率...MCP大模型AI Agent85倍速的視覺革命：蘋果發布 FastVLM，讓你的 iPhone ‘看圖說話’，快到飛起！
精華哈嘍各位AI圈的老鐵們，最近有個消息簡直炸裂！我們的“牙膏廠”蘋果，竟然也悄悄地在端側AI領域扔下了一顆重磅炸彈——FastVLM！這可不是什么云里霧里的概念，而是個實打實、能直接在我們手里的iPhone、iPad、Mac上跑起來的視覺語言模型（VLM）。而且，它的名字里帶著個大寫的“Fast”，那速度，真的是快到讓你驚掉下巴！FastVLM是啥？簡單來說，它讓你的設備有了“眼睛”和“嘴巴”想象一下，你拍了張照片，或者屏幕上有一張...FastVLM視覺token圖像也能通過 RAG 加入知識庫啦！
我們知道，檢索增強生成RAG通過整合外部知識庫與生成模型，有效緩解了大模型在專業領域的知識局限性。傳統的知識庫以文本為主，通常依賴于純文本嵌入來實現語義搜索和內容檢索。然而，隨著多模態數據需求的增長和復雜文檔處理場景的增多，傳統方法在處理混合格式文檔（如包含文本、圖像、表格的PDF）或長上下文內容時，往往面臨性能瓶頸。??CohereEmbedv4??的出現為這些挑戰提供了創新解決方案，其多模態嵌入能力和長上下文...RAG圖像生成模型
