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Google Gemini Storybook:功能、优势与免费创作指南
2025/08/14
一、产品简介 Gemini Storybook 是 Google Gemini 应用内置的「交互式 AI 故事书生成器」。用户仅需一句话描述,即可在几分钟内获得一本 10 页、图文并茂并配有朗读音频的个性化故事书,可阅读、下载、打印或分享。...

GLM-4.5 开源大模型首发:智能体基准测试 90% 成功率碾压 Gemini 2.5 Pro、Grok 4
【AI驱动】
一、摘要 Z.ai(原智谱)今日发布 355B 参数的开源大模型 GLM-4.5,在 12 项全球基准测试中综合排名第三,仅次于 o3 与 Grok 4,但已显著超越 Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1 等主流模型。其最大...
2025/08/14

Qwen3-Coder API快速接入教程:如何使用Java实现编程助手功能
【AI驱动】
本文将以超详细、超实战的方式,带你 15 分钟完成从 0 到 1 的接入,用 Java 打造属于自己的 AI 编程助手! 1. 为什么选择 Qwen3-Coder? 模型强:Qwen3-Coder-Plus 在 HumanEval、M...
2025/08/14

一文剖析基于 MCP 的 AI 应用技术架构全景视图:从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、应用架构层、到应用层
【AI驱动】
本文详细介绍了基于MCP的AI应用技术架构,从基础设施层到应用层的各个技术细节。MCP作为标准协议,连接大语言模型与外部工具,提升AI应用灵活性。涵盖GPU、CPU等硬件支持,云原生弹性架构,大模型微调、RAG技术等应用实践,并提供业务架构设计建议。通过这些技术协同工作,推动AI技术落地产业应用。
2025/08/14

MCP (模型上下文协议)架构设计深度剖析
【AI驱动】
MCP(模型上下文协议)是Anthropic推出的一种标准化协议,用于优化AI与外部工具的交互。它通过MCP主机、客户端和服务器的协作,实现工具调用、数据访问和工作流程优化,简化开发过程。此外,直播课程提供Agent、RAG、Fine-tuning等AI技术实战培训,助力企业级项目落地。
2025/08/14

基于 MCP 实现推荐业务场景案例架构设计
【AI驱动】
MCP(模型上下文协议)是由Anthropic定义的开放协议,旨在标准化大语言模型(LLM)与应用程序的上下文交互。通过统一外部数据、工具和动态提示词,MCP提升了AI Agent系统的开发效率。在招聘推荐场景中,MCP通过连接岗位数据和简历数据,实现智能匹配,提升效率30%+。其架构包括MCP Server、Client和数据源,但需解决选择难题和安全性问题。Claude作为智能AI编程助手,可基于需求生成代码并进行优化。
2025/08/14

11张图全面总结 MCP、A2A、Function Calling 架构设计间关系
【AI驱动】
Google 推出 A2A 协议,旨在实现 AI Agent 间的高效通信;Anthropic 的 MCP 则专注标准化模型与外部工具交互;OpenAI 的 Function Calling 为大模型提供实时工具调用功能。三者共同推动 AI 从单体智能向协作团队进化,以高效完成复杂任务。
2025/08/14

MCP 实践:基于 MCP 和 A2A 实现 AI 应用架构设计新范式和案例落地
【AI驱动】
MCP 是一种标准化协议,增强了 AI 应用的灵活性和上下文感知能力。
2025/08/13

MCP 分布式落地实践:0代码实现微服务改造成 MCP Server
【AI驱动】
本文介绍了如何利用MCP协议将现有微服务快速改造成MCP Server,重点讲解了通过Higress AI网关实现无缝协议转换,以及Nacos作为MCP Registry在服务管理中的核心作用。该方案无需修改代码,显著降低了技术门槛和改造成本。同时,针对MCP协议的动态适配、灰度管理和性能优化,Nacos与Higress提供了全面支持,为企业探索AI原生应用提供了灵活性与高效性。文章还推荐了相关直播课程,帮助开发者掌握AI大模型应用技术。
2025/08/13

MCP 和 Function Calling 架构设计对比剖析
【AI驱动】
OpenAI 于 2023 年推出 Function Calling,实现大模型与外部工具交互,解决知识更新停滞问题;Anthropic 在 2024 年发布 MCP,提供统一工具调用协议,提升兼容性和安全性。MCP 与 Function Calling 并非替代关系,而是通过标准化工具连接流程,联合 Agent 完成复杂任务,为开发者提供高效、灵活的解决方案。
2025/08/13

MCP 和 A2A 架构设计对比剖析
【AI驱动】
最近AI行业聚焦于开放协议的发展,Anthropic的MCP和谷歌的A2A成为热点。MCP主攻基于LLM的上下文整合,而A2A专注于多AI Agent的通信协作。两者看似互补,但潜在竞争可能推动协议的改进。未来,AI Agent或成主流,而A2A在通信领域有更大优势。欢迎留言探讨!
2025/08/13

9种 MCP 架构设计模式剖析
【AI驱动】
课程解析了 MCP(AI 应用与能力的通用连接器)的 9 种架构设计模式,包括本地客户端、多智能体、语音交互、复杂文档处理等,适用于多种业务场景,助力企业优化效率并提升性能。
2025/08/13

2025 实验设计优化|DeepSeek R1 一键生成对照组与统计方法模板
【AI驱动】
1. 开场白:为什么 2025 的实验都“长”得一样? 如果你在过去一年投过稿、申过基金、或者给老板汇报过实验方案,大概率收到过这类灵魂三连: “对照组为什么只有 30 只小鼠?” “统计功效够 80 % 吗?” “缺失值处理流程写在哪一...
2025/08/08

2025 最全 AI 面试助手功能图谱|语音陪练·代码白板·压力面一站式配齐
【AI驱动】
“面试就像打德州:不是牌好就能赢,而是会算牌的人总能上桌。” 2025 年,大模型把“算牌”这件事做到了极致——实时语音陪练、代码白板、压力面连环追问,全部塞进一个浏览器标签页。 本文手把手带你拆解市面上最炸裂的 AI 面试助手,从底层架构...
2025/08/07

2025 Prompt 压缩黑科技实战:微软 SpeedupLLM 技术深度拆解,推理成本砍半赚钱秘籍
【AI驱动】
“每砍掉 1% 的 token,就省下 1% 的 GPU 租金;每省下 1% 的 GPU 租金,就多 1% 的利润。”——2025 年硅谷最流行的一句 CTO 黑话。 如果你还在用“直接塞全文”的暴力方式喂大模型,那么恭喜你,每调用一次 ...
2025/08/07

LLMOps 提示生命周期管理实战 2025|LangSmith Prompt Registry 企业级技术深度演练
【AI驱动】
“在大模型时代,Prompt 是新的源代码。”——如果你还不相信这句话,那么 2025 年你会被它反复打脸。 本文是一份面向「想把大模型真正搬进生产线」的工程师与决策者的实操手册:我们将用 4000+ 字、一段段可复制-粘贴的代码、一张...
2025/08/07
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