今年的 Microsoft Build 2025 盛会，对我而言是一次难忘的旅程。不仅仅是因为大会上发布的突破性技术公告，更在于与同事和同行之间深度交流带来的启发。这是一场关于协作、创新以及，尤其重要的，生成式AI（GenAI）安全性的盛大庆典。 缘起：Azure AI 红队协作之路 过去一年，我有幸加入 Azure AI 红队，与 Bala (Balamurugan Balakreshnan)、
在日新月异的开发世界中，高效协作和加速构建至关重要。MCP (Modular Component Platform，模块化组件平台) 应运而生，成为了提升开发效率的强大助力。这些平台能够帮助开发者们轻松发现、集成和部署各种工具，摆脱繁琐的配置与维护，从而专注于核心业务的构建，尤其是在涉及大模型的开发和部署时，MCP平台能够显著提升效率。本文将为你精选十大MCP平台与目录，无论你从事人工智能 (AI
传统上，法律模拟试题生成依赖于法律专家的经验和直觉，这是一种以人文为导向的方法。然而，随着大模型（LLM）技术的兴起，我们有机会将这种方法革新为以科学技术为导向的方式，将文本逻辑转化为可量化的、数据驱动的洞察。本文将深入探讨大模型如何弥合这一差距，为教育内容的生成提供一个可扩展的框架，重点关注如何将法律模拟试题生成从依赖专家主观判断转变为依靠数据驱动的科学方法。 法律模拟试题生成：传统挑战与变革机
随着大模型（LLM）技术的飞速发展，我们已经不仅仅满足于让AI进行对话，更希望它们能够像智能助手一样，理解我们的系统并采取行动。这就引出了工具调用 (Tool Calling) 的概念，即赋予大模型使用外部工具的能力，完成更复杂的任务。本文将深入探讨工具调用的原理、面临的挑战，并重点介绍一种新兴的解决方案——模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP），阐述它如何为大
大模型技术的飞速发展，正在深刻改变着我们对人才的需求和定义。曾经，专家被视为特定领域的权威，但在大模型的赋能下，通才的角色日益重要，专家的能力也面临着前所未有的挑战和机遇。我们是否正在迎来一个“非凡通才”的时代？又或者，这是一个属于“进化专家”的时代？本文将探讨大模型如何重塑人才格局，以及如何在新的时代浪潮中找到自己的定位。 专家 vs. 通才：传统认知的瓦解 在过去，各行各业都强调专业化，专家凭
曾经，在自己的设备上运行类似GPT的大型语言模型（LLM）还是一个遥远的梦想。但现在，这已经完全可以实现。更令人兴奋的是，你现在也可以在本地运行视觉语言模型（VLM），这意味着你的模型不仅可以处理文本，还能“看懂”图像。本文将为你深入解析如何在本地运行LLM和VLM，从零基础到专家级，助你轻松驾驭这些强大的AI工具。我们将探讨各种本地LLM工具，按照难度等级进行划分，并详细介绍所需的平台和适用场景
随着大模型技术的日益成熟，构建一个属于自己的AI聊天机器人变得越来越简单。本文将以 Muhammad Mubashir Saeedi 的教程为基础，深入探讨如何使用 Chainlit 和 Google Gemini API，一步步构建一个简易但功能强大的 AI聊天机器人。我们将从环境搭建、代码编写到部署上线，全面解析各个环节的关键步骤，帮助你快速掌握大模型在实际应用中的技巧。 1. 环境搭建：uv
在大型语言模型（LLM）时代，如OpenAI的GPT-4，开发者们致力于构建能够理解并回应自然语言的智能化应用。然而，即使是最先进的大模型也存在局限性——缺乏实时数据、无法直接预订机票或查询天气，并且需要开发者自行处理各种集成问题。这时，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）应运而生，它正成为构建更智能、更实用的大模型应用的关键。 MCP：连接大模型与外部世界的桥梁
近年来，大模型技术飞速发展，在各行各业都展现出强大的潜力。然而，一个根本性的问题始终困扰着我们：机器真的能像人类一样，做出完全自主的决策吗？本文将深入探讨大模型在实现真正自主决策方面所面临的挑战，聚焦其对算法依赖的本质，并分析当前优化和自提升技术中独立性的缺失。 1. 图灵测试的启示与机器智能的自主决策难题 图灵（Turing）曾提出，可以借鉴人类智能发展的模式来培养机器智能，特别是学习儿童的自主
在人工智能浪潮的推动下，我们已经步入了一个机器能够书写的时代。这里的“书写”不仅仅是简单的命令或关键词罗列，而是能够生成完整的博客文章、引人入胜的营销文案，甚至是功能完善的代码。这场变革的核心驱动力，正是诸如 GPT-4、Claude 和 Gemini 等大模型 (Large Language Models, LLMs)。这些模型将曾经被认为不可能完成的任务——达到人类水平的写作能力——转化为一种
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