大语言模型（LLM）的未来发展方向不仅仅在于模型规模的扩张，更在于提升其智能性、速度和效率。长期以来，上下文长度一直是制约LLM发展的瓶颈。无论处理文档、对话还是结构化数据，所有信息都必须塞进一个有限的上下文窗口内，通常只有4K到32K个token。而模型上下文协议（MCP）的出现，从架构和系统层面彻底改变了LLM访问、管理和推理海量信息的方式，为解决这一瓶颈带来了革命性的突破。本文将深入探讨MC
在当今社会，人工智能（AI）已经成为一个无处不在的话题，它的影响范围广泛，从日常生活到工业生产，再到科学研究，AI的身影无处不在。然而，随着AI技术的迅猛发展，人们对于AI的理解却常常显得滞后和片面。本文将探讨我们对AI的理解如何成为问题的核心，以及如何正确地看待和利用AI技术。 AI的误解与现实 AI的狭隘定义 当前，人们对于AI的理解往往过于狭隘，特别是在衡量通用人工智能（AGI）时，常常只关
长短时记忆方法有效地平衡了聊天历史的保留和内存效率。通过总结旧的互动，同时保持最近的消息可用，聊天机器人保持了上下文，减少了存储需求，并为长对话扩展得很好。这种方法可以通过分层总结、高级合并策略和检索机制进一步优化。
熵是信息论中的一个基本概念，它量化了一个随机过程输出的不确定性，在现代机器学习模型中，包括深度神经网络（DNNs），起着至关重要的作用。熵测量模型对给定输入的预测概率分布的分散程度。更高的熵表示模型输出的不确定性更大。
微调GPT-2模型以应对有趣的数学挑战是一个令人兴奋的领域，它不仅能够提高我们对数学的兴趣，还能够展示AI在教育和娱乐中的潜力。通过这些实验，我们可以看到AI如何成为我们日常生活中的一个有趣和有用的工具我们可以期待AI在这些领域的应用将会越来越广泛，为我们带来更多的乐趣和便利。
Agentic AI不仅仅生成内容，它还基于目标采取自主行动。它能够做出决策、规划步骤，并与系统交互以完成任务，几乎不需要人为干预。Agentic AI能够根据预设的目标和环境信息做出决策。这种能力使得它在需要快速响应和复杂决策的场景中非常有用，比如自动驾驶汽车和智能交通系统。
Agentic文档提取技术与OCR和基于LLM的PDF处理不同，它将文档视为结构化的视觉表示，从而实现更准确和可验证的答案。理解复杂布局：提取文本、表格、图表和表单字段，同时保留它们的布局和关系（稍后将详细介绍这种保留是如何实现的）。
MCP是一种允许开发者在AI模型（如大型语言模型LLMs）和完成任务所需的上下文之间建立双向连接的协议。这种上下文可以是医疗诊断所需的患者医疗历史、法律文件分析所需的具体案例法律参考、财务投资组合优化所需的市场数据等。
Open WebUI是一个用户友好的、自托管的Web界面，旨在与AI模型进行交互，特别是大型语言模型（LLMs）。它提供了一个图形界面，允许用户在本地或自托管环境中运行和与LLMs交互。这意味着用户可以在自己的计算机上，甚至是树莓派上，运行这些模型，而不需要依赖于外部的云服务。
Prompt Injection是一种攻击手段，攻击者通过精心设计的输入，使得AI系统产生非预期的行为。这种攻击方式可以分为直接和间接两种形式：直接提示注入、间接提示注入、混合提示注入；直接提示注入是攻击者直接向大型语言模型（LLM）输入恶意提示，以此来控制用户输入。
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