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原创 Datawhale团队第三期录取名单！
Datawhale团队公示：Datawhale 组织成员Datawhale已经成立一年半了，从一开始的12个人，学习互助，到提议建立开源组织，做更多开源的事情，帮助更多学习者，也促进...
2020-09-23 21:17:58
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转载 Datawhale x 萨里国际学院：开源生态+国际化办学标杆，联合培育未来AI商科人才！
经过激烈角逐，评选出一等奖1组、二等奖3组、三等奖7组及优胜奖5组（小组名单附后）。该项目凭借其前瞻性的教育理念与创新的实践模式，吸引了200余名本科生及80余名校友、教师的踊跃参与，共同探索AI与经管学科深度融合的无限可能，致力于培育兼具专业素养与商业智慧的AI复合型人才。展望未来，萨里国际学院将继续紧跟AI与商科融合的发展潮流，不断优化项目设计，深化产学研合作，为学生提供更多贴近实际的AI+商用场景，助力他们更好地理解并掌握AI与商科的融合之道，在未来的职业生涯中脱颖而出。联合举办：萨里国际学院、
2025-05-09 22:18:18
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转载 何恺明的ResNet，成为21世纪被引量最多论文，Nature最新统计
此外，还有关于 G*Power 的论文，该软件是一个免费工具，为生物学家提供计算实验规模以获得统计显著性结果的便捷方法，也是高被引的。该论文是本世纪引用次数第 7 高的。三年后，一篇对 AlexNet 架构进行修改的论文描绘了一种称为 U-net 的新网络，其在图像处理上更高效，现排名第 12，当时该论文差点因缺乏新意而被会议拒绝。不过，21 世纪的重大突破不只是 AI 领域，希格斯玻色子的发现、引力波的首次测量等都称得上巨大的进步，然而，这些突破性成果在 2000 年以来被引用量最高的论文中却无一上榜。
2025-05-09 17:27:02
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转载 通义灵码新增智能体+MCP！个人免费用！
MCP服务通过智能解析设计稿结构与样式规则，自动生成符合企业设计规范的前端代码，实现高保真视觉还原与多端适配，减少人工编写重复代码的工作量，保障代码可维护性。通义灵码 IDE 插件在智能会话中支持选择推理服务模型。今天，只需一句话——“帮忙根据设计稿开发页面”，通义灵码就能调用 MCP 工具读取设计稿，根据用户的编码习惯，选择合适的技术栈、自动创建好工程文件、定义开发规范，实时反馈生成效果，甚至生成研发文档。重启 IntelliJ IDEA 后，单击侧边导航的通义灵码，在通义灵码助手的窗口单击登录按钮。
2025-05-08 23:38:12
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转载 中国 AI 投资人：练习时长两年半
大模型的序章结束了。模型的故事发生了一些微妙的变化，比如，没人敢说中国模型不行了。所有投资人都告诉我们：「这个真的要感谢 DeepSeek」。也要感谢 Manus，他们最先搭出了一个产品，证明了产品的技术栈正在变复杂。复杂会带来多元，多元意味着更多可能性。Manus 也证明了一句大家前两年还有点心虚的话：应用是中国公司的主场。变化有目共睹，或许「下半场」的判断还为时尚早，但这一定是新的篇章，Chapter 2。越来越多的应用创业者下场，老牌的美元 VC 重新活跃起来，消费、硬科技、纯人民币基金开始频繁找 A
2025-05-08 12:58:56
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转载 本地部署大模型实现扫描版PDF文件OCR 识别，笔记本可跑
不仅能处理复杂的图像场景，还能理解文本的结构，保留格式，并正确处理表格、标题等内容，为后续的文本分析、自动化处理和智能搜索提供强大的支持。模型是可选的，只需调整参数即可切换到其他模型。没有，它表示模型能够处理图像和文本输入，符合我们的任务要求。点击进去，首先看到的是一批新发布的模型，这样的强大模型，具备非常强的从图片中提取文本的能力。上转化一页需要六、七分钟，虽然有点久，但至少也能跑起来了，而在。的智能文档处理方式，正在成为解决实际问题的强大工具。这个关系图展示了三者之间的依赖和协作，具体如下，
2025-05-07 22:21:23
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转载 陶哲轩：感谢ChatGPT，4小时独立完成了一个开源项目
陶哲轩不止一次借助大模型进行研究，他曾在 GPT-4 的帮助下成功解决了一个数学证明题（GPT4 提出了 8 种方法，其中 1 种成功解决了问题），还在 AI 的帮助下发现了自己论文中的一处隐藏 bug。陶哲轩将二人的讨论结果写成了一篇博客，重点讨论了更简单的渐近估计情况，即涉及有限数量的正实数，并使用加、乘、除、指数、最小值和最大值（但不包括减法）等算术运算进行组合。在整个过程中，陶哲轩不断询问，ChatGPT 也做到了有问必答，不管是简单的问题，还是复杂的问题，ChatGPT 都给解决了：。
2025-05-07 17:14:55
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转载 刚刚，OpenAI正式官宣放弃「营利性转型」！
许多人能够想象到一个可以告诉科学家如何行动的神谕（oracle）式 AGI，尽管这可能极其危险，但 OpenAI 早期的很多人认为，这样的系统交由少数几位值得信赖的人掌控是可以接受的。这样一来，非营利组织将获得充足资源，用于开展各类项目，确保 AI 能够造福不同的群体，与我们的使命相符。我们惊叹于人们用我们的工具所创造的成果，以及人们如此渴望使用这些工具的程度。我们希望赋予用户在广泛范围内使用我们工具的极大自由，即使我们并不总是拥有相同的道德框架，我们也希望让用户自主决定 ChatGPT 的行为。
2025-05-06 12:33:32
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原创 第二期新增学习内容：Agent开发！
2025 AI春训营第二期最后一个方向：Agent开发。Datawhale AI春训营新增Agent开发方向。旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供。面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，本期仅限学生报名，后续会有面向在职的。更新：Datawhale AI春训营。Datawhale发布。AI项目实践与就业机会。
2025-05-05 23:58:27
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转载 大厂大模型必知的5种agent模式
执行者执行完一个任务后，会将结果反馈给计划器。：环境返回的结果被反馈给生成型语言模型（LLM - Generate），生成型语言模型根据结果生成最终的响应。：接收到用户的查询后，推理型语言模型（LLM - Reason）会分析查询并生成相应的策略或计划。：项目经理代理综合所有代理的结果，生成最终的响应（Response），返回给用户。：计划器根据任务完成情况和结果，生成最终的响应（Response），返回给用户。：基于用户的反馈，LLM对初步的响应进行反思，即重新评估和调整其生成的输出。
2025-05-05 17:48:32
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转载 快手二面拷打：训练100B模型要多少显存？
该手段相对来说是使用频率最高，且一般不会影响运算的精度，可以用 2 节中的计算公式为参考去设计新的 TP/PP/DP/Zero/重计算的相关参数来降低显存消耗。根据数值的变化，可将显存消耗分为静态/动态值。混合精度的单层的数据配置一般如下图所示，需要注意的是 master weights 只要算一次，要么在优化器中计算要么在模型中计算，这里默认在优化器中考虑。本文围绕大模型的训练/推理场景，介绍 Transformer 类模型的显存计算公式，帮助读者能更好的了解全局显存的组成以及如何优化显存。
2025-05-04 23:13:26
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转载 2025巴菲特股东大会800字精华版来了（附全文）
提问来自一位波兰女士，她说，74年前的1951年1月，巴菲特曾搭乘火车8个小时去华盛顿，只为了解保险的知识，并一直坚持走在这条道路上，这是一段非常打动人的经历。我刚刚提到了几位过去跟我合作、共事的人，也许他们做的事情规模比不上我，但他们是我非常喜欢的人，和他们相处，对我来说意义重大。全世界有80亿人，美国只有3亿多人，如果你生活在这里，那你已经在这个游戏中处于领先位置了，你应该好好利用这一点。巴菲特说，从1920年到现在的变革，从1776年到现在，我们做了很多事情，也花了很长时间。这是一个越来越大的业务。
2025-05-04 16:16:34
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原创 扣子空间+自定义MCP，我的学习搭子来了！（附邀请码）
以Datawhale AI春训营中的赛事项目学习为例，最煎熬的就是不理解背景了，赛题的背景决定接下来的学习目标和重心。这里扣子空间有一个独特的亮点，它能够与飞书文档、飞书多维表格打通，这是扣子的生态优势。在这一步，思路和策略是最重要的，也是比赛上分的关键。常用的 MCP 扩展如下所示。规划模式下，当我们对生成后的结果提出修改意见时，AI会先跟我们确认思路是否正确，然后再进行下一步行动，具备了一定的主动性。，我将从0到1用扣子空间，创建我的学习搭子：理需求，打比赛、写代码、上分思路，通通让我的搭子帮我搞定。
2025-04-24 22:01:20
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转载 RAG 作者：RAG 已死，RAG 万岁！
这就是为什么检索技术的创新一直快速发展，混合搜索、查询转换、自我反思、主动检索以及对结构化数据的支持等方面的进步，都在帮助您在知识库中找到正确的信息。这个网站将作为一个活生生的证明，展现检索在 AI 系统中持久的重要性，并且每当下一波“RAG 已死”的帖子不可避免地出现时，它都会更新。基于检索的方法可以通过仅添加最相关的信息来提供更快的响应。但这些论断——无论是针对上下文窗口的突破、微调技术的进步，还是模型上下文协议（MCP）的出现——都误解了 RAG 的目的，以及为何它在人工智能领域将永远占有一席之地。
2025-04-23 23:24:10
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原创 上海交大位列第一，登榜不足百人，这期世界科学智能大赛解读来了！
—这时候，AI生成化学分子结构就能派上用场！1. 观察学习：通过分析赛事方给的分子数据集（比如一堆C、H、O等原子组成的3D结构），理解分子中原子如何“拼装”才合理（比如碳原子通常连4个键，氢原子不会乱飘）。可用扩散模型（如Diffusion）、GAN、VAE等生成式AI（类似Stable Diffusion画图，但生成的是分子），或结合强化学习优化生成结果。2. 自由创作：用学到的规则，AI自动“画”出1万个全新的3D分子结构（只需列出原子类型+坐标，比如“碳原子在(0.1, 0.2, 0.3)”）。
2025-04-22 23:59:28
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原创 新增饿了么AI算法大赛（CV方向）！
2025年第二期，今晚新增饿了么AI算法大赛赛题二：CV方向。Datawhale AI春训营 x 饿了么AI算法大赛。旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供。学习新增：Datawhale AI春训营。面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，AI项目实践与就业绿通机会。Datawhale发布。
2025-04-21 22:59:36
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转载 深圳大学成立人工智能学院！
仪式上，深圳大学校长、中国科学院院士毛军发说：“我们将重点推进高端人才领域培训算法突破、关键技术攻关、国际化平台建设和产学研深度融合，着力打造具有深大特色的人工智能人才培养基地和科技攻关高地。未来，随着更多高校的加入，人工智能学院或将成为科技创新和产业升级的重要引擎，为粤港澳大湾区人工智能产业发展提供强有力的科技支撑和智力支持。据悉，深圳大学人工智能学院，是响应国家人工智能发展战略，契合大湾区产业蓬勃发展需求，在国家战略引领下积极布局的前沿学院，学院构建“需求牵引、突破关键、百花齐放”的科研体系，
2025-04-21 17:29:57
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转载 每年一次见面，庞大的组织队伍，2050大团聚来了！
Datawhale每年在4月底，都会在杭州2050大会组织大的团聚。每一年总会有老的朋友相聚，或许是曾经线下见过面，或许线上聊过天，团聚让我们有了线下见面的机会；每一年也会认识非常多有意思的新朋友，或者因为Datawhale这一共同的交集，或者是共同的兴趣，或者是因为座位相邻。，除了Datawhale，还会有更多大家可能认识的朋友。）或点击“阅读原文”报名大会，并带上你的PASS码截。如果你想参与到线下见面团聚，登陆2050官网（2050学习节千人大团聚报名。和浙江卢省长和王坚院士交流。
2025-04-21 00:01:39
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原创 让孩子也能学AI，首个面向中小学的开源AI通识课发布！
由浅入深、层层递进的教学方式，中小学生也可以理解“神经网络”，“大模型的算力与数据”等复杂概念，这不仅让我们反思，Datawhale始终坚持与知识、与人与产业链接，是否让青少年也从中受益，不断的发展迭代。中小学AI通识课的开始，来自于一场与2024年秋天铺路石合作的公益活动。那时候，我们只是单纯的想给在上海的随迁儿童也带来人工智能的知识，从上海的久牵、铺路石合作出发，到温州的文兰书院，云南的捷豹路虎小学，随着公益课科普年龄的不断拓宽，技术呈现出它最动人的模样，让千里之外的眼睛，也能看见未来的星光。
2025-04-18 23:54:01
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转载 Datawhale第六本书出版！
近年来，以 DeepSeek 为代表的新一代人工智能模型突破性地采用强化学习范式，成功克服了传统大语言模型过度依赖监督学习的局限性，展现出更强大的智能涌现能力，这进一步彰显了强化学习在人工智能发展进程中的战略价值。如果你想真正掌握强化学习，那么《Joy RL：强化学习实践教程》 是一本不可多得的实践指南，它既避免了纯理论的枯燥，又提供了丰富的代码示例，可以帮助读者从“知道”到“做到”，在强化学习的道路上走得更快、更稳！从第2章开始介绍强化学习中的基本问题模型，涉及的理论公式推导都有清晰的步骤。
2025-04-17 23:49:01
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转载 OpenAI姚顺雨：欢迎来到AI下半场！
的行动——它并不直接影响外部世界，然而推理的空间是开放的、组合上是无限的——你可以思考一个单词、一个句子、一段完整的文章，或者 10000 个随机的英文单词，但你周围的世界并不会立即改变。经过几次重大转折和一系列里程碑式的成就，我们找到了一个可行的方案，利用语言和推理来解决广泛的强化学习任务。在其他地方，方法与基准测试的对比甚至更加悬殊——例如，Transformer 的主要基准测试是 WMT’14，其研讨会报告的引用次数约为 1300 次，而 Transformer 的引用次数超过了 16 万次。
2025-04-17 20:23:39
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转载 AI原生时代的学习：如何学？学什么？为何学？
在智能时代，我们常常会产生这样的疑问：AI是大数据的产物，不论我看多少本书也不及它的凤毛麟角，那学习的意义何在，又该如何学习呢？学习逐渐呈现出学习空间开放多元、学习过程复杂非线性的特点，学习的社会化、智能化、情境化、网络化特征愈发显著，学习发生的情境是一个复杂系统，学习是一个复杂现象，学习的复杂性在智能时代被赋予了全新内涵，人类的认知方式、学习方式等都将发生系统性变革，以往对学习线性化的简单认识，难以深度揭示学习的规律，因此需要从复杂系统的视角出发来审视和研究学习，重构学习的理论体系。
2025-04-16 19:16:04
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原创 浙大第一，49所海外高校，企业华为最多！
除了高校，这次学习覆盖了 1240个企业，包含互联网、通信、金融、制造业、能源、生物科技、交通、建筑、环保等10多个行业，华为、腾讯、百度、阿里、美团、字节跳动、京东、科大讯飞、大疆、海康威视、商汤、中兴通讯。格力电器、美的、比亚迪、宁德时代、三一重工、中联重科、吉利汽车、奇瑞汽车、中国一汽。中国银行、建设银行、招商银行、中信银行、平安集团、招联金融、微众银行。），其中浙大参与学习人数排第一，是这次学习最积极的高校。联影医疗、金赛药业、阿斯利康、默沙东、仁童科技、中山一院。参与学习人数排名前三的企业。
2025-04-15 23:59:51
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原创 百万奖金赛事，AI4S赛道教程内容更新
报名地址：http://www.datawhale.cn/activity/190?http://competition.sais.com.cn/（电脑打开）Datawhale AI春训营 x 世界科学智能大赛。的全球规模最大的AI4S赛事：第三届世界科学智能。旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供。内容更新：Datawhale AI春训营。面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，筛选了最新的百万奖金赛事项目。AI+创新药方向内容已更新。目前RNA结构预测，
2025-04-14 22:47:01
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原创 百万奖金赛事（AI+新能源）内容更新！
报名地址：http://www.datawhale.cn/activity/190?Datawhale AI春训营 x 世界科学智能大赛。的全球规模最大的AI4S赛事：第三届世界科学智能。旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供。发电功率预测（AI+新能源）方向教程已更新。内容更新：Datawhale AI春训营。面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，上海科学智能研究院和复旦大学联合主办。筛选了最新的百万奖金赛事项目。Datawhale发布。
2025-04-13 22:27:28
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原创 新增大模型应用开发（RAG）内容
报名地址：http://www.datawhale.cn/activity/190?2025年第一期，新增阿里云百炼：大模型应用开发（RAG）内容。旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供。Datawhale AI春训营 x 阿里云百炼。内容更新：Datawhale AI春训营。面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，Datawhale发布。
2025-04-12 22:57:16
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转载 新产品发布 | 语鲸：10倍提效，无惧信息焦虑！
比如，在我的“专题聚览”下，有一个“DeepSeek V3模型更新”的专题，它汇集了我订阅的所有频道中共计60多篇关于DeepSeek V3模型更新的文章，另外还展示了语鲸覆盖的所有信源的300多篇同主题文章。，不同于其他按热度筛选的千人一面的日报，语鲸的日报只会从你订阅的所有内容中选取专题或文章，我们希望你在特别忙的时候，每天花5分钟就能获取你真正关心的信息。
2025-04-12 18:19:33
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原创 国内AI4S团队所在机构名单汇总
3. 共建国内头部的AI4S社区（科学家、开发者、创作者）现发起AI4S生态圈共建计划，诚邀相关高校、企业团队加入。1. 打造全球第一的AI4S大赛（曝光，规模，全球化）2. 共建国内领先的AI4S的生态（高校生态、国内头部AI4S团队所在机构名单。名单：国内AI4S团队所在机构。Datawhale发布。一起建设国内的AI4S生态。为进一步扩大生态影响，
2025-04-11 23:59:26
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转载 Datawhale高校团队招募成员！
Datawhale（datawhale.cn）是国内头部的 AI 开源学习组织，Github 全球排名 Top 100，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。“我通过dw学习并受益，我希望帮助身边的同学了解dw，少走弯路”“和dw一起成长，我的某方面能力可以变得越来越专业和更强”“我希望ai开源学习社区越做越好，我希望做一份贡献”Datawhale高校团队由宣传团队和高校组织。“喜欢认识人，接触外面的环境，了解更多的信息”第一期高校团队成员将正式招募。
2025-04-10 23:08:07
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原创 提供实习绿通和奖学金！面向本科生、研究生的 AI 春训营来了！
2025年第一期，由Datawhale联合上海科学智能研究院、上海交大工研院。上海交大工研院、复星医药、道通集团、桔子数科、奇富科技、云司科技、提供就业绿通名额和实习机会的有：上海智能科学研究院、旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供。、阿里云百炼等国内头部产学研机构共同主办。面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，聚焦6大新兴行业和AI+X相关专业实践。只要你对AI方向感兴趣，有热情。面向人工智能 + 新兴行业。面向在校学生、在职学习者。提供实践与就业绿通机会。
2025-04-09 22:41:06
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原创 40个城市，101所学校，从国内到海外，为师生搭建舞台，让99%的高校被看见
社团负责人跟我们说:“这里没有沿海城市的资源，但同学们对 Al 的渴望同样炽热。2024，从第 1 场到 101 场高校行：我们从沿海到西北、从北京到香港、从中国到海外。未来，AI+X 高校行将会坚持我们的初心和价值观，携手更多高校组织方，以 Datawhale 特色的保姆级教程和系列直播分享，结合每月的学习活动，让大家。：让西北的坚持、东北的匠心、西南的热忱，都被时代看见。因为被看见的每一束微光，都可能照亮千万人的道路。这背后是 AI 技术浪潮下的真实需求：当“AI+”成为未来趋势，
2025-04-08 00:26:16
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转载 聊聊强化学习发展这十年
说个开玩笑的话，如果DS的文章放到几年前RL的审稿人手里，他大概率会得到这样的回复：这只是采用了策略梯度的方式将不可导的损失/奖励函数用于优化神经网络参数而已，请不要说自己使用了强化学习。这导致像作者这样的old school，在看到最新的强化学习应用文章时，总会试图问文章作者几个基础的问题，状态是啥，动作是啥，奖励是啥。同时这个阶段，有大量的强化学习研究者开始涌入这个方向，大家总体分为两拨，学术界的学者试图研究通用的强化学习算法，而工业界的人则在给强化学习找应用场景。
2025-04-06 23:45:49
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转载 Meta深夜开源Llama 4！首次采用MoE，一张H100就能跑，竞技场超越DeepSeek
此外还发现，在训练过程中动态过滤掉优势为零的提示语，并构建包含多种能力的混合提示语的训练批次，有助于提高数学、推理和编码的性能。，128位专家的170亿激活参数多模态模型，击败GPT-4o和Gemini 2.0 Flash，与DeepSeek-V3同等代码能力参数只要一半，主打与DeepSeek一样的性价比，后训练阶段，为了最大限度地提高性能，他们删减了95%的SFT数据，而小型模型只需删减50%的数据，以实现对质量和效率的必要关注。目前第一组LIama 4系列模型，他们也公布了具体的训练细节。
2025-04-06 15:44:13
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转载 最初只有12个人！英伟达早期架构师首次亲述CUDA发展全过程
最近，在 NVIDIA 的一次内部对话中，英伟达的三位员工 Nader、Stephen 和 Carter 三位员工分享了他们对 CUDA 技术的发展历程及其在计算科学和 AI 领域的应用的见解。事实证明我们是对的。但现在的情况又不一样了，我们在图形方面看到的不少重大进步，其实是来自基于 AI 的着色器、神经网络着色器等，比如机器学习 RTX。我们在英伟达的一大工作重点，就是让 Python 成为 CUDA 平台中的重要部分，确保平台中的各个部分，包括库、SDK 和编译器都能跟 Python 顺畅交互。
2025-04-05 22:53:21
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转载 微软诞生50周年，比尔盖茨亲自公开微软起家的源代码：Altair Basic！
我们认为，如果我们能将我们的 BASIC 代码压缩到仅 4 kB，那么使用 BASIC 的 Altair 用户仍然会有足够的内存来运行他们编写的程序（而不必再花更多钱）。近日，比尔・盖茨亲自撰文回忆了微软的诞生和他们的第一笔业务，同时还通过一份 157 页的 PDF 文件分享了他们为这项业务编写的 Altair BASIC 源代码。你可以在我的回忆录《源代码（Source Code）》中阅读更多 Altair BASIC 的起源故事，包括保罗在飞往阿尔伯克基的航班上完成部分代码的经历。
2025-04-05 17:31:25
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转载 DeepSeek联合清华公布推理时Scaling新论文！R2要来了？
通过更大规模的采样，DeepSeek-GRM 可以更准确地判断具有更高多样性的原则，并以更细的粒度输出奖励，从而解决挑战。本周五提交的一项工作中，来自 DeepSeek、清华大学的研究人员探索了奖励模型（RM）的不同方法，发现逐点生成奖励模型（GRM）可以统一纯语言表示中单个、成对和多个响应的评分，从而克服了挑战。受到初步实验结果的启发，研究者提出了一种用于逐点通用奖励模型的新方法，能够学习生成具有适应性和高质量的原则，以有效引导批评内容的生成，该方法被称为自我原则批评调整（SPCT）。
2025-04-04 21:52:55
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转载 LLM 工程师工具箱：120+大模型库全攻略！
这个由 KalyanKS-NLP 创建的仓库，精心整理了超过 120 个 LLM 相关的库，并按照类别进行了分类。无论是训练、推理、应用开发，还是数据提取、安全评估，你都能在这里找到对应的工具。：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）相关的库，提升模型的知识检索能力。在大语言模型（LLM）迅速发展的今天，开发者们面临着海量的资源和工具选择。：专注于 LLM 训练和微调的工具，帮助你更快、更高效地优化模型。：推理加速和优化工具，让模型运行更流畅。Datawhale推荐。
2025-04-03 21:34:35
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转载 用 MCP 让大模型自动批量解读文献，保姆级教程来了！
MCP 就负责把 AI 模型需要的所有信息（比如要查的资料、要用的工具、之前的聊天记录等等）都准备好，打包成一个大礼包（上下文），交给 AI 模型。这样，AI 模型就不用学那么多外语了，只需要跟 MCP 说就行。MCP 作为「模型上下文协议」，可以看成专门为 AI 模型设计生态系统服务，它通过一个标准化的协议来管理和交换 AI 模型所需的各种信息，从而实现与各种外部服务和数据源的无缝集成。要加新的功能，比如查天气、订机票、下载文献等，只需要让 MCP 学会跟新的外部世界打交道就行，不用改 AI 模型本身。
2025-04-02 22:32:57
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转载 稚晖君刚挖来的90后机器人大牛：逆袭履历堪比爽文男主
在采访中，罗剑岚坦承自己因为在科研项目中关注到UC伯克利分校卡泽洛尼教授领衔的实验，其后有缘又在天津举办的机器人研究国际会议上，获得了直接向卡泽洛尼教授发问的机会，并进一步在会后递上了自己的简历，向教授明确表达：“我想读您的研究生!而且也是在这次会议上，罗剑岚的半年苦功也换来了回报，他获得提问机会，把几个月来的思考化成几个刁钻的问题抛给了教授，卡泽洛尼会后再次找到他给出认可：“小伙子，不出意外，我想，我要把你带到伯克利。他查到卡泽洛尼教授将赴韩国参加一场有关机器人的国际会议，随即办好签证就追了过去。
2025-04-02 21:59:56
87
机器学习_数学基础_精选教材(概率，线代，微积分)
2018-08-09
Python数据分析与挖掘实战(高清带标签+源代码)
2018-06-20
空空如也
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