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如何使用MCP？模型上下文协议教学
你用 LLM 构建过应用程序。你玩过代理。也许你还使用过 LangChain、AutoGen 或 OpenAI 的 Assistants API。这些模型的推理、理解和生成能力令人印象深刻，难道不是吗？但是，当你的代理需要做一...
模型上下文协议（MCP）：人工智能与数据的通用连接器
我们都曾在日常编码任务中体验过人工智能的应用。我们中的许多人可能都使用过 Replit，这是一款内置人工智能功能的在线代码编辑器，可帮助生成代码并提供指导。同样，像 GitHub Copilot for VS ...
如何将MCP与Cursor AI结合使用？
人工智能正在改变我们构建软件的方式。MCP（模型上下文协议）和 Cursor AI 等工具正在引领这一转变。Cursor AI 可以让你使用自然语言编写代码，而 MCP 则在此基础上增加了智能处理和自动化功能...
什么是LLM基准测试？类型及当前最受欢迎的有哪些？
大型语言模型（LLM）已成为现代人工智能应用不可或缺的一部分，但评估其能力仍是一项挑战。长期以来，传统基准一直是衡量 LLM 性能的标准，但随着人工智能的快速发展，许多人开始质疑这些基准是...
通过Test-Time训练生成一分钟视频
从文本生成视频已经取得了长足的进步，但在制作较长的多场景故事时仍然会遇到障碍。虽然 Sora、Veo 和 Movie Gen 等扩散模型提高了视觉质量，但它们通常仅限于 20 秒以内的片段。真正的挑战是什...
DeepCoder-14B：开源AI编码模型挑战闭源的o3-mini和o1
Agentica 和 Together AI 发布了名为 DeepCoder-14B 的开源人工智能编码模型，这是人工智能社区的一项重大进展。DeepCoder-14B 的代码生成能力与 OpenAI 的 o3-mini 和 o1 等闭源竞争对手不相...
LLaMA 4与GPT-4o对比：哪个更适合RAG？
随着大型语言模型（LLMs）的不断快速发展，其最受瞩目的应用之一就是 RAG 系统。检索增强生成系统（RAG）将这些模型与外部信息源连接起来，从而提高了它们的可用性。这有助于将它们的答案建立在...
谷歌的Firebase Studio能否超越Cursor或者Windsurf?
将 Firebase Studio 视为您在云中的副驾驶。这是一个智能、代理式的工作空间，在这里，构建、测试和启动应用程序不再是一件苦差事，而更像是一种创造性的流程。无论你是在勾画下一个大创意，还...
如何注册使用Grok 3 API？
Grok 3 API 已经发布，它的“scary‑smart”推理、实时网络功能，以及在编码和 STEM 基准测试中的顶级性能，已经撼动了人工智能世界。无论您是开发人员、研究人员还是人工智能爱好者，现在都是...
A2A协议：帮助AI代理跨系统协同工作
在当今快速发展的世界中，许多企业都使用人工智能代理来自主处理任务。然而，这些代理通常是孤立运行的，无法在不同系统或供应商之间进行通信。代理对代理协议（A2A）解决了这一难题。在谷歌云...
微软开源AI开发工具包Semantic Kernel基础指南
近年来，我们目睹了人工智能系统与用户交互方式发生的令人兴奋的转变，这种转变不仅仅是回答问题，还包括推理、规划和采取行动。这种转变是由 Autogen、LangGraph 和 CrewAI 等代理框架的兴起所...
如何使用TeapotLLM进行可靠的问答、RAG和信息提取
文本生成模型是研究和应用的绝佳工具。文本生成模型的优势之一在于其能力，而这些能力来自于其架构、训练和大型数据集。这些特征决定了模型的工作方式。 TeapotAI 的开源模型就是一个很好的例子...
