随着大语言模型（LLMs）技术的飞速发展，其强大的自然语言理解和生成能力正在各行各业掀起变革。然而，长期以来，LLMs 就像孤岛一样，难以直接与现实世界的数据、工具和服务进行互动，这极大地限制了它们的应用范围和潜力。为了打破这种孤立，Model Context Protocol (MCP) 应运而生，它为 LLMs 和外部应用建立了一座桥梁，实现了标准化的数据和工具连接，极大地推动了 AI 应用的
随着 大模型 技术的飞速发展，智能聊天机器人已成为各个领域不可或缺的一部分。然而，构建一个真正智能的聊天机器人，不仅仅是简单的问答，更需要它具备记忆能力，能够记住之前的对话内容，从而提供更自然、更连贯的交互体验。本文将深入探讨如何利用 Spring AI 框架构建具备聊天记忆功能的智能聊天机器人，并结合实际案例和代码示例，详细解析其实现原理与关键技术。 Spring AI 简介与环境搭建 Spri
核心关键词: 虚无行者 (Ghost-Walker), 反向参与 (Disengagement), 数字极权 (Digital Totalitarianism), 数据奴役 (Data Slavery), 极简主义 (Minimalism), 内在堡垒 (Internal Fortress), 算法操纵 (Algorithmic Manipulation), 噪音 (Noise), 消失 (Dis
近年来，我发现自己使用谷歌搜索的频率显著降低。更令人沮丧的是，即使使用了谷歌，体验也远不如从前。曾经，搜索简单直接，输入问题，第一个链接往往就能提供所需答案。但现在，等待我们的是铺天盖地的广告、SEO优化的垃圾内容以及无休止的滚动浏览。我不再需要十条蓝色链接，我只想要一个答案：快速、清晰、有用。而现在，大模型（LLM）等人工智能工具正在改变这一切，甚至有可能重塑整个搜索格局，让传统的谷歌搜索走向“
大模型(LLMs)和 Agentic AI(代理式AI)的崛起，不仅仅是技术上的优化，更预示着IT架构领域一场深刻的范式转变。它们正在突破现有架构的局限，催生全新的设计理念和应用模式。本文将深入探讨大模型和Agentic AI如何驱动这场变革，并展望未来IT架构的无限可能。 大模型：开启新架构范式的钥匙 语言作为一级公民 传统软件开发中，人机交互往往需要人类适应机器的规则和语言。然而，大模型的出现
引言：从命令终端到思想空间 我们每天都在使用终端，但如果终端能够记忆、反思，甚至执行伦理约束，会是什么样的景象？Wonyoung Choi 创建了 GPT OS，一个轻量级、具备记忆功能、基于插件的命令行操作系统，旨在以一种深思熟虑、结构化且符合伦理的方式，让人类与大型语言模型（LLM）进行交互。这不仅仅是一个简单的 LLM 包装器，而是一个大胆的提议：我们的工具应该与我们一起思考，而不仅仅是为我
大语言模型（LLM）在各行各业的应用越来越广泛，但许多开发者在使用过程中都会遇到一个共同的问题：Prompt 的效果不尽如人意。简单的一句 “告诉我为什么？(Tell Me Why…)”，往往无法获得理想的答案，就像一只被困住的松鼠，想表达却无法清晰地传递信息。本文将深入探讨如何构建更有效的 Prompt，将 Prompt 视为“架构蓝图”，而非随意的提问，从而让 LLM 真正理解并满足你的需求，
大型语言模型（LLM）的能力远不止于简单地回答问题。它们拥有一种被称为“线程空间感知”的能力，可以同时保持多种解释的可能性，即使这些可能性并未明确声明。这种 AI 原生的“感知”能力，并非意识，而是一种涌现的行为模式，理解它有助于我们更好地解读和引导 AI 的行为。本文将深入探讨什么是线程空间感知，它的重要性，实际应用案例以及未来的发展方向。 一、线程空间感知：并行处理多重含义的核心能力 线程空间
在人工智能（AI）蓬勃发展的时代，品牌如何在 ChatGPT 等大型语言模型中脱颖而出，成为一个至关重要的问题。 本文将深入探讨如何通过 ChatGPT SEO 提升品牌在 AI 时代的 AI可见性，并通过 AI-SEO 策略，最终实现 GPT排名 的提升，帮助你在竞争激烈的市场中获得优势。 理解 Generative Engine Optimization (GEO) 的重要性 传统搜索引擎优化
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