人工智能（AI）领域日新月异，大模型技术突飞猛进。其中，Chain of Thought (CoT)，即思维链，作为一种重要的Prompt Engineering（提示工程）策略，正在深刻地改变着AI解决复杂问题的方式。本文将深入探讨Chain of Thought的核心概念、工作原理、优势以及应用案例，帮助读者理解这一关键技术，解锁AI推理的黑盒，并有效提升AI的问题解决能力。 1. Chain
在现代自然语言处理（NLP）系统中，从聊天机器人到翻译工具，语言模型构成了其基石。虽然使用预训练模型很方便，但从零开始训练自己的语言模型，能让你完全掌控其能力和领域专业化。本文将详细介绍从零开始训练语言模型的步骤，融合理论基础和实践操作，帮助你构建符合特定需求的语言模型。 1. 明确目标：任务、模型类型与领域 在开始训练过程之前，需要清晰地阐明你的语言模型的目标。这涉及以下几个关键方面： 任务规范
大模型 (LLM) 的竞争在2025年持续升温，各家厂商的创新层出不穷。谷歌悄然发布了 Gemini 2.5 Pro 的预览版，其在 编码 能力方面展现出的显著优势以及颇具竞争力的定价策略，引起了业界的广泛关注。本文将深入探讨 Gemini 2.5 Pro，分析其如何重新定义企业级 AI 应用的标准。 大模型（LLM）在AI领域的核心地位 在深入讨论 Gemini 2.5 Pro 之前，我们需要了
随着大模型技术的飞速发展，如何让AI助手更好地与外部工具和服务交互成为了关键问题。本文将深入探讨 模型上下文协议 (MCP)，这是一种由Anthropic公司开发的开源协议，旨在标准化AI应用（尤其是使用大型语言模型LLM的应用）与外部服务之间的上下文传递。我们将深入了解 MCP 的定义、必要性、工作原理、关键组件以及它对 AI 开发的意义，并结合实际案例，阐述 MCP 如何简化 AI 集成，赋能
2022年掌握Spark和SQL尚能让人自诩为“数据魔法师”，但到了2025年，这些技能已成为数据工程师的基本功。面对AI Agent编写代码、LLM自动生成文档、平台工程侵蚀传统角色的大环境，数据工程师们亟需思考：如何才能在AI的浪潮下，将自身转型为更具价值的平台建设者，并熟练运用LLM等前沿技术？本文将深入探讨2025年数据工程师的进阶方向，聚焦AI驱动的工作流、非结构化数据的处理、核心Pyt
如果你曾经尝试在本地机器上运行现代大模型，追求隐私保护，使用熟悉的工具，并避免花费数天时间解决各种边缘问题，你肯定体会过其中的挑战。现在，随着 Docker Desktop 4.40 版本引入的 Docker Model Runner，这些问题将迎刃而解。它让你能够在本地运行大模型，并直接集成到你日常使用的开发环境中。本文将深入探讨 Docker Model Runner 的原理、优势以及具体操作
Vibe Coding，一种利用人工智能(AI)技术，尤其是大型语言模型(LLM)来自动化编程工作的新概念，正悄然兴起。通过将意图以自然语言或语音的形式表达，Vibe Coding 工具能够将其转化为源代码，极大地降低了编程门槛，加速了软件开发的进程。本文将深入探讨 Vibe Coding 的概念、优势、工具以及未来发展趋势，帮助读者理解这一新兴技术对软件开发行业的潜在变革。 Vibe Codin
标题：深入剖析模型上下文协议 (MCP)：构建上下文感知型 AI 系统的关键
在人工智能领域，构建能够理解并利用上下文信息的智能系统至关重要。模型上下文协议 (MCP) 作为一种先进的通信框架，正日益受到重视。它旨在促进 AI 模型、API 和数据管道之间进行结构化的交互，从而实现上下文感知的处理。本文将深入探讨 MCP 的关键特性、工作原理以及应用场景，帮助读者理解其在 AI 系统构建中的重要作用。 一、模型上下文协议 (MCP) 的核心概念：连接 AI 世界的桥梁 模型
几个月前，我还在GitHub上苦苦搜寻各种工具，希望能简化我那个小电商客户评论管理的项目。作为一名“代码小白”，我对于各种编程框架总是心存疑虑。直到我发现了 AutoAgent，一个完全开源的框架，它声称只需要使用 自然语言 就能创建 大模型智能体，我彻底被吸引了。无需编写任何代码，就能构建一个智能的 AI 助手？这听起来简直不可思议！ 剧透一下：我成功了，而且它改变了一切！在本文中，我将用最简单
大模型技术的飞速发展，不仅体现在模型能力的提升上，更体现在其应用方式的创新上。并非所有基于大模型的工作流程都是“Agentic”的。理解Agentic与Non-Agentic工作流之间的差异，对于充分利用LLM（Large Language Model）的能力至关重要。本文将深入探讨这两种模式，并通过具体案例分析，帮助读者更好地理解并应用这些模式。 1. 工作流：从规则到智能 工作流，本质上是完成
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