想象一下，ChatGPT不仅能回答你的问题，还能自主预订机票、查询实时天气，甚至分析你的电子表格——这就是Model Context Protocol (MCP)的魔力。本文将带你深入了解MCP，揭示它如何赋能人工智能，使其从“能说会道”升级为“能做实事”。 什么是MCP？——AI的通用语言 Model Context Protocol (MCP)，可以理解为一种通用的“AI工具连接协议”。它允许
大模型时代已经到来，无论是类似GPT的语言模型还是视觉Transformer，都在各行各业展现出强大的能力。然而，将这些动辄数百亿参数的大模型部署到手机、物联网传感器等边缘设备上，仍然是一项极具挑战的任务。边缘设备受限于内存、功耗和计算能力，无法直接运行庞大的模型。幸运的是，研究人员正在积极探索各种方法，让大模型瘦身，变得更加高效、智能，从而能在边缘AI芯片上流畅运行。本文将深入探讨这些关键技术，
大型语言模型（LLM）的崛起，离不开Transformer架构的突破性创新。本文将深入探讨Transformer架构的核心组件，并通过从零开始构建一个简化的Transformer模型，帮助读者理解这些卓越模型背后的运作机制。本文将深入探讨Transformer架构，并重点剖析其自注意力机制、残差连接、层归一化等关键概念，以及decoder-only架构的原理和优势。 Transformer架构：L
大模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的机遇，但也带来了如何评估其能力的挑战。基准测试成为了评估LLM能力的重要手段。本文将深入探讨常见的大模型基准测试，帮助读者理解这些基准的意义，并通过解读基准结果，更全面地了解各个模型的优势与劣势。理解基准测试对于选择合适的LLM应用场景至关重要，并且能够更有效地利用这些强大的AI工具。 大模型基准测试的定义与重要性 基准测试（Benchmarks）是用于评
随着 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Gemini 等生成式引擎的崛起，传统的 SEO 优化策略正面临着前所未有的挑战。为了在全新的 AI 搜索环境中脱颖而出，一种名为生成式引擎优化 (GEO) 的新兴策略应运而生。GEO 旨在帮助内容创作者提高其内容在生成式引擎响应中的可见性，本文将深入探讨 GEO 的概念、重要性以及如何在实际操作中有效运用 GEO 策略，助力你在 AI
随着大型语言模型(LLMs)的日益普及，对其安全性的关注也与日俱增。然而，现有的大量LLM都易受Jailbreak攻击，这会带来潜在的物理、心理和社会危害。本文将深入探讨一种名为PAIR（Prompt-level Iterative Adversarial Refinement）的黑盒Jailbreak方法，它以其高效性和通用性，正在成为大模型攻防领域的一颗新星，并对未来的安全策略提出了新的挑战。
随着人工智能技术的飞速发展，Agentic AI（智能体AI）正以其前所未有的复杂性和自主决策能力，引领着各行各业的转型。这种下一代框架集成了AI智能体（AI Agents）、大型语言模型（LLMs）、模型上下文协议（MCP）、专业工具和无缝集成等多种先进组件，旨在提供上下文感知、目标驱动的解决方案。本文将深入剖析这些要素之间的互联互通关系，以及它们对自动化未来的共同影响，并探讨Agentic A
大语言模型（LLM）作为当下人工智能革命的前沿技术，通过海量文本和代码的训练，展现出处理、理解和生成类人语言的能力。但我们必须认识到，这种“类人”能力仅仅是一种高度复杂的统计模式匹配和概率预测，而非真正的理解或意识。本文将深入探讨 大语言模型（LLM） 的定义、工作原理、局限性，以及如何负责任地利用这项技术，以避免被其“类人幻象”所迷惑。 1. 解读核心定义：何谓“模仿”？ 文章开头提到：“LLM
在人工智能（AI）和大语言模型（LLM）技术蓬勃发展的今天，仅仅精通代码已经远远不够。对于希望在国际AI舞台上脱颖而出的软件工程师来说，掌握一门合适的第二外语，将成为一项极具竞争力的优势。本文将探讨AI工程师在英语之外，应该选择哪种第二外语，并分析其背后的原因。 英语：AI世界的通行证 毋庸置疑，英语是进入AI/LLM世界的首要条件。正如原文所说，英语是技术文档、开源项目、研究论文、国际会议以及全
你是否也有过这样的经历：在紧张刺激的《万智牌》（Magic: The Gathering，MTG）对战中，突然卡壳，不知道某张卡牌的效果如何运作？大家面面相觑，最终只能求助于 Google，游戏被迫中断，乐趣也大打折扣。本文将介绍如何利用旧电脑，像作者一样，搭建一个 自建 LLM 聊天机器人，帮你解决《万智牌》规则上的疑问，让游戏体验更流畅。 核心关键词：自建 LLM 聊天机器人，《万智牌》，旧电
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