模型上下文協(xié)議MCP是一種開放協(xié)議，旨在標準化AI應(yīng)用程序與外部數(shù)據(jù)源和工具的連接方式。其核心目標在于簡化大型語言模型LLM與各種上下文和工具的集成，從而解決將多種LLM與多種工具相集成的復(fù)雜性問題。之前的文章介紹了一個挺不錯的MCP應(yīng)用案例，??用MCP讓大模型自動批量下載文獻，太香了！??但你有沒有想過，自己動手打造一個MCP服務(wù)呢？想象一下，親手設(shè)計一個智能工具，無論是處理數(shù)據(jù)、調(diào)用外部API，還是生成自定義報...

在當今數(shù)字化的時代，信息和知識如同浩瀚的海洋，而我們每個人都要在其中尋找屬于自己的寶藏。想象一下，作為一名醫(yī)生，你手中握有海量的科研資料，它們?nèi)缤蛔R的孤島，等待著被探索和整合。如果能夠擁有一位專屬的“知識機器人”，它不僅能夠?qū)W習(xí)并吸收你所有的資料，還能在你需要時，迅速為你提供精準的答案，這將是多么令人向往的事情??！你無需再耗費大量時間在繁瑣的資料檢索中，只需簡單地向它提問，答案便如自來...

在這個教材知識爆炸的時代，如何高效地幫助孩子掌握知識、培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣，成為了許多家長的共同課題。而以大語言模型為代表的人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，為解決這一難題提供了一種全新的可能。利用AI，不僅能幫助我們家長快速掌握孩子正在學(xué)習(xí)的內(nèi)容，從而便于與他們進行更有效的溝通，增進「親子關(guān)系」；同時，AI還能拓展我們的思路，為孩子提供更多啟發(fā)和靈感，讓他們的學(xué)習(xí)過程更加豐富多彩。大模型海選首先，我們需要選擇一個你比...

MCP最近這么火，你還不知道它是啥嗎？別慌，動手實戰(zhàn)一番就包你明白了。而且，咱這個是真的實戰(zhàn)，絕對干貨啊，全網(wǎng)少見的干貨。我們之前講了很多建立知識庫之類的，新鮮的知識才有意思嘛。問題是新鮮貨哪里來呢，徒手去搜索加下載？2025年了，咱不能這么干了。你有沒有想過讓大模型自動給我們搜索、下載、解讀文獻，一條龍服務(wù)？即便像DeepResearch之類的服務(wù)也主要是幫你搜索和整合資源，但不給你下載資源對不。實際上，是可以...

1、目錄LLMs的演變格局超越文本：擁抱多模態(tài)思考模型：何時讓人工智能“思考”工具使用：互聯(lián)網(wǎng)搜索和深度研究深度研究：通過集成搜索和推理生成全面報告文件上傳用于文檔和多媒體Python解釋器：動態(tài)代碼執(zhí)行和數(shù)據(jù)分析自定義視覺和代碼工具：Claude工件和光標作曲器音頻交互和NotebookLM播客生成視覺模態(tài)：圖像輸入OCR、圖像輸出和視頻處理個性化：記憶、自定義指令和自定義GPTs初學(xué)者的經(jīng)驗教訓(xùn)：最大化你的LLM體驗結(jié)束語2、L...

你是否思考過：大模型是如何做到既能到出口成章又能演算數(shù)學(xué)題的呢？今天，讓我們用實例來揭開大模型中「思維鏈」的神秘面紗。1、什么是思維鏈技術(shù)？簡而言之，思維鏈技術(shù)就是讓大模型在回答問題時，不再只給你一個冰冷的答案，而是會抽絲剝繭般地一步步展示它是如何找到答案的。要知道，傳統(tǒng)LLM的訓(xùn)練目標是預(yù)測下一個token，而不是系統(tǒng)地推理數(shù)學(xué)問題。它們在龐大的文本語料庫中學(xué)到了各種模式，但「數(shù)學(xué)公式的嚴謹推演」并非...