最近MCP這么火，了解了一段時間也該寫篇總結，那就開始吧。1.什么是MCPMCP（ModelContextProtocol，模型上下文協議），2024年11月底，由Anthropic推出的一種開放標準，旨在統一大型語言模型（LLM）與外部數據源和工具之間的通信協議。官網的介紹：https:modelcontextprotocol.iointroductionMCP包括幾個核心功能：Resources是允許服務器公開可由客戶端讀取并用作LLM交互上下文的數據和內容，包括文件內容，數據庫，API，圖片等...

一、場景破局：云端算力驅動行業智能化轉型?（一）工業質檢：效率與精度雙躍升?某汽車零部件廠商引入云算力，基于算力集群訓練YOLOv8模型，單圖檢測時間壓縮至12ms，缺陷識別率達99.3%。云端彈性算力使模型迭代周期從7天縮短至24小時，適配新零件效率提升300%，單產線年省人工成本超200萬元，徹底改變傳統人工目檢的高漏檢現狀。?（二）生物醫藥：科研加速的核心助力?新冠抗體篩選中，某團隊利用勁速GPU集群并行處理百萬級...

在AI驅動產業變革的時代，機器學習對算力的渴求催生了硬件與架構的雙重創新。GPU以專用計算架構識別算力瓶頸，結合云端算力模式，正推動AI研發從“少數派游戲”走向普惠化發展。?一、GPU：為密集計算而生的硬件革命?（一）并行計算：數據處理的“千軍萬馬”?區別于CPU的單線程精密控制，GPU集成數萬個CUDA核心，可同時調度數萬線程執行同類計算，形成強大的并行處理能力。這種特性完美匹配機器學習中大量重復的數值運算——...

人工智能技術的快速發展催生了智能體（Agent）的廣泛應用，但系統間的協作障礙逐漸顯現。模型無法直接訪問實時數據、工具調用標準不統一、多Agent協作缺乏規范等問題，成為制約AI規模化落地的核心瓶頸。這種情況下，智能體（Agent）之間的協作與通信是實現復雜任務的關鍵。由此，MCP（模型上下文協議）、ANP（Agent網絡協議）和A2A（Agent到Agent協議）相繼成為支持AIAgent通信和協作的重要協議和框架。三種協議各有獨特的設計...

本文旨在介紹利用歸因圖技術對大型語言模型的計算回路進行逆向工程，目的是試圖徹底搞清大型語言模型的決策過程。引言多年來，基于Transformer的大型語言模型（LLM）在從簡單的信息檢索系統到能夠進行編碼、寫作、開展研究的復雜智能體等一系列任務上取得了長足的進步。然而，盡管這些模型功能強大，但它們在很大程度上仍然是黑匣子。給定輸入，它們可以完成任務，但我們缺乏直觀的方法來理解任務的具體完成方式。LLM旨在預測統...

在學術寫作中，精準引用與優質文本生成至關重要，現有檢索增強生成系統卻難以滿足需求。今天為大家帶來一篇研究成果介紹，文中提出的ScholarCopilot框架，能訓練大語言模型助力學術寫作。它表現如何？又有哪些創新？快來一探究竟。參考文獻article{wang2024scholarcopilot,title{ScholarCopilot:TrainingLargeLanguageModelsforAcademicWritingwithAccurateCitations},author{Wang,YuboandMa,XueguangandNie,PingandZeng,Huayea...

一、引言在人工智能領域，代理是一類借助大語言模型（LLM）來決定應用程序控制流的系統。隨著開發的推進，這類系統往往會變得愈發復雜，給管理和擴展帶來諸多難題。比如，你可能會遭遇以下狀況：工具選擇困境：代理可調用的工具繁多，導致在決策下一步使用哪個工具時表現欠佳。上下文管理難題：上下文信息過于繁雜，單個代理難以有效追蹤和處理。專業領域需求多樣：系統內需要涵蓋多個專業領域，像規劃師、研究員、數學專家等角...

北京時間4月15日凌晨，GPT4.1系列模型悄然上線，以百萬token上下文處理能力和26%的成本降幅，直接宣告了GPT4.5的死刑。同時，GPT4.1以更低的成本、更長的記憶、更精準的指令控制，全面碾壓GPT4o。目前，該系列包含了三個模型，分別是GPT4.1、GPT4.1mini和GPT4.1nano，只能通過API調用，并已向所有開發者開放。不過GPT4o已經加入了GPT4.1的部分功能。這次發布的4.1系列（含mininano）徹底顛覆玩法：編程：GPT4.1在SWEbenchVerifi...

今天凌晨1點，OpenAI進行了技術直播發布了最新模型——GPT4.1。除了GPT4.1之外，還有GPT4.1Mini和GPT4.1Nano兩款模型，在多模態處理、代碼能力、指令遵循、成本方面實現大幅度提升。特別是支持100萬token上下文，這對于金融分析、小說寫作、教育等領域幫助巨大。由于GPT4.1的發布，OpenAI宣布將會淘汰剛發布不久的GPT4.5，其能力可見一斑。目前，如果想體驗GPT4.1而無法通過API身份驗證的小伙伴，微軟已經在AzureOpenAI上線了該...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2410.18775Git鏈接：https:github.comShilinLUVINE亮點直擊提出了WBench，這是首個綜合性基準測試，旨在評估11種代表性水印模型在多種圖像編輯方法下的表現：圖像再生、全局編輯、局部編輯和圖像到視頻生成。該評估涵蓋了7種廣泛使用的編輯模型和算法，并表明當前的水印模型在面對這些編輯時表現脆弱。圖像編輯主要會去除高頻波段的水印信息，而低頻波段的水印受影響較小。這一現象在某些模糊失真...

嘉賓Alex作者云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）AlexYeh回憶過去兩年半的創業歷程，用“一頭深海中求生的鯊魚”來形容GMICloud這家新創公司。海水中礁石隱藏在未知的角落，繞開礁石繼續前行則成為了這條鯊魚的常態。AlexYeh是AINativeCloud提供商GMICloud的創始人兼CEO。成立于2023年，GMICloud是他的第二次創業，在創業之前，他是亞太知名私募和風投公司里的董事，是加密貨幣與區塊鏈生態圈里最年輕的合伙人，投資相關...

本文提出一種基于仿生學原理設計的形態特征提取器，通過模擬專家認知過程整合多尺度特征分析，使AI犬種識別準確率提升至90%，并為醫學影像等細粒度識別領域提供技術啟示。AI真的能像人類專家一樣區分狗的品種嗎？有一天散步時，我看到一只毛茸茸的白色小狗，心想：“那是比熊犬還是馬耳他犬？”無論我怎么仔細看，它們看起來都幾乎一模一樣。對于哈士奇和阿拉斯加雪橇犬、柴犬和秋田犬，我總是猶豫不決。專業獸醫和研究人員如何...

通用人工智能（GPAI）時代的風險與挑戰通用人工智能（GPAI）系統，憑借其廣泛的應用能力，正迅速滲透到我們生活的方方面面。這些基于基礎模型并服務于多種用途的軟件系統，已擁有龐大的用戶群體。一些GPAI系統每周活躍用戶已超過3億。同時，GPAI系統在安全和權利影響領域的應用也日益廣泛，如醫療保健、金融、教育和司法等(Maragnoetal.,2023;Young,2024;PerezCerrolazaetal.,2024)。然而，GPAI系統的廣泛應用也伴隨著巨大的潛...

在大語言模型（LLMs）的飛速發展進程中，DeepSeekR1憑借出色的性能脫穎而出，吸引了無數目光。而它背后的“秘密武器”——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）強化學習算法，更是成為大家熱議的焦點。今天，咱們就用通俗易懂的方式，深入剖析一下這個讓DeepSeekR1大放異彩的GRPO算法！1.GRPO誕生的“前因后果”在大語言模型的微調環節，強化學習（RL）起著舉足輕重的作用。一直以來，近端策略優化（PPO）算法都是LLM微調的...

摘要由人工智能驅動的學習正在改變教育，要求教育者迅速掌握有效整合人工智能工具的技能，以便它們補充而非取代傳統教學實踐。生成式人工智能的快速發展帶來了挑戰，尤其是對于那些不太懂技術的教師或那些延遲學習這些工具的人，使他們面臨落后的風險。隨著學生快速適應廣泛可用的模型如ChatGPT3.5和DeepseekR1，他們越來越多地用于學習、作業和評估。盡管已有關于教育中人工智能的討論，但缺乏實際指導，說明醫學教育工作者如...

“MTBench:AMultimodalTimeSeriesBenchmarkforTemporalReasoningandQuestionAnswering”時間序列與文本數據的結合對理解復雜現實現象至關重要，尤其在金融和天氣預測領域。現有基準缺乏對時間序列數據與文本之間復雜關聯的關注，未能處理文本與時間序列數據矛盾的情況。本文提出MTBench基準，旨在評估LLMs在金融和天氣領域的多任務和多模態推理能力。MTBench通過將時間序列數據與相關文本信息對齊，促進跨模態互動，支持復雜推...

在機器學習中，向量化（Vectorization）是通過將數據和計算表示為向量或矩陣形式，從而利用高效的數值計算庫（如NumPy）和硬件加速（如GPU）來提升計算效率的一種技術。向量化是機器學習、深度學習等領域的核心優化手段之一，能夠顯著減少代碼復雜度、提高運行速度，并使算法更容易擴展到大規模數據集。一、向量化與機器學習的關系1.機器學習的核心是數學運算機器學習算法本質上依賴于大量的數學運算，例如：線性回歸：計算θ(X...

在這篇文章中，我將介紹如何使用LangGraph、AgenticRAR、NanoGraphRAG以及Claude3.7Sonnet來創建一個基于智能推理（AgenticRAR）的聊天機器人，看完這篇文章之后你就學會了如何為你的業務打造一個強大的智能推理聊天機器人。我首先向你展示一下聊天機器人的效果：“生成代碼，檢查以下數字是否為回文數：123、121、12321、12345、123454321。”當用戶提出問題時，初始推理Agent會對其進行分析，識別需要哪些專業Agent，并檢測特...

本周，OpenAI再次放出大招。按照慣例，首日更新往往最重磅。而這一次，OpenAI在預告中就明確點名：這是一款為開發者準備的硬核模型，并用一個形象的比喻預熱它——“開發者??超大質量黑洞”。圖片OpenAI深夜官宣的GPT4.1，確實名副其實。百萬Token的上下文窗口和顯著增強的編程能力，讓它成為開發者眼中的“智能協作者”——能吞下整本文檔、分析復雜代碼、生成完整模塊，真正實現從“助理”到“代理”的躍升。圖片GPT4.1在以下...

很多課程都會通過公式來說明Transformer，但是沒有給你算過數，也沒讓你明白一件更重要的事：“自注意力給出來的輸出，實際上表示了什么？”本文就想用一個質化、好懂、可實際運算的例子，帶你真正看懂SelfAttention是怎么工作的，并解釋它的輸出真正意義!1.讓我們再來回顧下什么是“注意力機制”？你看一段文字時，總會下意識的想：我要看哪些詞？哪些字是我目前理解這句話的關鍵？注意力機制就是這樣一種方法，它允許模型根據...