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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢04六十年沉浮錄

1.人工智能1.0時代 1.1.推理與搜索佔據主導 1.2.達特茅斯會議後的20年，是人工智能1.0時代 1.3.符號主義幾乎主導了人工智能領域的研究，推理和搜索成為人們的主要研究對象，啓發式搜索、知識表示和機器翻譯等技術獲得了很大的發展 1.4.1956年IBM公司科學家亞瑟·塞繆爾在電視上首次展示了會下西洋跳棋的人工智能程序，給當時的人們留下了很深的印象 1.4.1.可以記住175

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qlzmgeo 頭像

奇林智媒GEO - 2026年成都品牌主，如何選擇AI優化搜索（AI GEO）合作伙伴，附壓箱底選購技巧

近期，在與多位成都消費品領域的企業家交流中，一個共識逐漸清晰：當消費者開始習慣向AI助手詢問“成都本地有哪些設計感強的傢俱品牌”或“小户型廚房用什麼廚電更巴適”時，傳統的營銷打法正在失效。品牌突然面臨一個緊迫的挑戰：在AI驅動的全新決策入口中，自己彷彿成了一個“隱形者”。 這一困境源於數字營銷環境的根本性變遷。過往的官網、電商詳情頁、社交媒體內容等資產，與生成式AI（AIGC）的語義理解和推薦邏輯

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4.0時代的人機關係13科技公司（上）

1.技術與責任 1.1.在亞馬遜和谷歌，並非所有員工都對自己公司的前景感到滿意，他們在那時普遍擔心公司會搖身一變，從民用商業產品開發者變成國防承包商和“老大哥”監控技術的供應商 1.2.數據庫可能會被黑客入侵。分析軟件可能會被改換用途，用於在數百萬人不知情的情況下創建他們的用户畫像，然後有針對性地向他們傳達量身定製的政治信息、將他們標記為可能持不同政見者，或者跟蹤他們的線上和線下行為 1.3.消

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係04前景展望

1.顛覆式技術變革 1.1.通常會歷時數十年 1.1.1.從磁帶、光盤、MP3播放器、智能手機到流媒體播放服務的演變 1.1.2.從大哥大、翻蓋手機、配備鍵盤的手機、配備觸摸屏的智能手機到最近配備語音界面的智能手機 1.1.3.每十年都會發生一輪全新變革 1.2.每十年都會發生一輪全新變革。過去五十年中，每個十年的特點都是圍繞一代技術對上一代技術的取代（或

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keima-kai 頭像

keima-kai - The Future Of Design: Human-Powered Or AI-Driven?

This article has been kindly supported by our dear friends at STUDIO, a web design app supercharged with AI for unparalleled design freedom. Thank you! For years, reports have been warning

ux , AI , Design

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dmx778 頭像

大模型玩家七七 - 5 分鐘搞懂開源大模型選型核心維度，16G顯卡也能選對

5 分鐘搞懂開源大模型選型核心維度，16G顯卡也能選對 快速拿捏開源大模型選型，關鍵維度一文説清 大家好，我是七七！剛入門大模型的時候，我踩過最蠢的坑就是“盲目跟風選模型”——當時看到朋友圈都在曬Llama 2 70B，腦子一熱就下載了，結果16G顯卡直接OOM（顯存溢出），折騰了整整一天，最後發現自己只是想做個簡單的中文情感分析，根本用不上70B模型。 後來跟身邊的技術大佬聊才明白：開源大模型

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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lori 頭像

張佔嶺 - mcp~客户端與服務端的通訊技術

mcp通訊協議 stdio sse streamable http JSON_RPC MCP 的傳輸層負責將 MCP 協議消息轉換為 JSON-RPC 格式進行傳輸，並將接收到的 JSON-RPC 消息轉換回 MCP 協議消息 請求 { jsonrpc: "2.0", id: number | string, method: string, params?: obj

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huggingface 頭像

HuggingFace - 參加 Hugging Face 組織的 Gradio & MCP 智能體主題黑客鬆

🌟 歡迎參加 Gradio MCP 智能體主題黑客鬆！ 準備好了嗎？一場以智能體（Agent）和模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）為核心的全球在線黑客鬆即將來襲！ 本次活動由 Hugging Face 舉辦，我們將共同探索基於 Anthropic MCP 和 AI Agentic 系統的最新可能性。 📅 活動時間： 2025 年 6 月

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guoxiaoyu 頭像

努力的小雨 - 【附源碼】用Spring AI通殺所有MCP客户端，簡直離譜！

在上一章節中，我們講解了MCP服務，並以Spring AI作為客户端和服務端進行示例説明。然而，當前市面上已經存在眾多成熟的MCP客户端和服務端實現。那麼，Spring AI在這些現有方案中的適配程度究竟如何？接下來，我們將深入探討這一問題。 Spring AI客户端-第三方MCP MCP市場 我們先看下目前流行的MCP服務都有哪些，當然我們不必去手動實現已有的服務端，現在有很多MCP市場，比如

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努力的小雨 - AI編程實戰：雲開發瘋狂助攻，React + Vite 做出 FPS 網頁遊戲不是夢

回想起最初接觸雲開發的那段時間，我出於練手的目的，開發了一款基於 HTML 的簡易槍戰遊戲。當我滿懷期待地將其展示給玩家時，沒想到卻被一句點評當場“點醒”了：這不就是打地鼠的升級版嘛？雖然當時聽了有些哭笑不得，但不得不承認，這位玩家的評價確實一針見血，讓我意識到遊戲設計在玩法創新上的不足。 在那之後，我又親自重新體驗了一遍遊戲，結果不得不承認，那位玩家的評價確實中肯：玩法的確和“打地鼠”如出一轍。

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guoxiaoyu 頭像

努力的小雨 - 點我！1分錢獲取你的專屬表白網頁，浪漫由大模型代運營

轉眼之間，MCP 技術已在人工智能領域炙手可熱，持續走紅超過半年，堪稱當下最受關注的“新晉頂流”技術。從最初的地圖類應用，到後來層出不窮的新聞類、工具類 MCP 智能體，各類場景的探索不斷拓寬，相關產品可謂比比皆是。不過，令人欣喜的是，近期終於成功推出了與支付相關的 MCP 工具，標誌着無論是個人開發者還是企業機構，都能夠更加高效地實現商業化落地與盈利模式的構建。最近也注意到又有一家新的智能體平台

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lf109 頭像

Nickey103 - Claude Code MCP 快速高效使用指南

Claude Code MCP 快速高效使用指南 概述 Model Context Protocol (MCP) 是一個開放協議，使大型語言模型能夠訪問外部工具和數據源。在 Claude Code 中，MCP 提供了標準化的方式來擴展 Claude 的功能，連接外部工具和服務。 基本配置命令 添加 MCP 服務器 基本語法： claude mcp add name command [args...

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weizwz 頭像

唯知為之 - 如何快速無縫的從 vscode 轉向AI編輯器 cursor、kiro、trae 等

如果你之前經常使用 vscode 的話，這篇文章會幫助你開始使用 AI 編輯器 kiro、cursor、trae 等，因為後者的配置和插件等都和 vscode 是共通的。甚至 kiro、cursor 等都是基於開源 vscode 的變種開發而來。 如果你是第一次使用類似 vscode 的編輯器，這篇文章也會幫到你，更快了解如何去安裝插件和修改配置。 以下教程都是以 kiro 為例，其他編輯器類似

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gogoSandy 頭像

風雨中的小七 - 解密prompt系列58. MCP - 工具演變 & MCP基礎

作為結構化推理的堅定支持者，我一度對MCP感到困惑：Agent和工具調用的概念早已普及，為何還需要MCP這樣的額外設計呢？本文就來深入探討MCP，看看它究竟解決了什麼問題。 我們將分幾章解析MCP：本章理清基礎概念和邏輯，後面我們直接以一個Agent為例演示全MCP接入的實現方案。 工具調用方式的演進 大模型調用工具的概念從ChatGPT亮相後就被提出，其表達形式經歷了三個階段演變： 1.

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][01]簡介與概念

簡介 MCP（全稱為Model Context Protocol，模型上下文協議）是一種面向大模型交互過程的通用上下文協議標準。其核心目標在於為模型構建一個結構化、可控、可擴展的語義執行環境，使語言模型能夠在統一的上下文管理體系下進行任務調度、工具調用、資源協作與狀態保持，從而突破傳統Prompt Engineering在多輪交互、指令組合與行為穩定性方面的瓶頸。 在傳統的大模型應用中，模型本身只

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花酒鋤作田 - [MCP][02]快速入門MCP開發

前言 很多文檔和博客都只介紹如何開發MCP Server，然後集成到VS Code或者Cursor等程序，很少涉及如何開發MCP Host和MCP Client。如果你想要在自己的服務中集成完整的MCP功能，光看這些是遠遠不夠的。所以本文及後續的MCP系列文章都會帶你深入瞭解如何開發MCP Client，讓你真正掌握這項技術。 準備開發環境 MCP官方SDK主要支持Python和TypeScrip

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][03]使用FastMCP開發MCP應用

前言 之前的示例用的都是MCP的官方SDK（版本 1.14.0），簡單使用還是沒問題的，但對於Sampling、Elicitation這些相對高級的功能，官方沒有提供Demo，而且因為比較新，網上也沒搜到能用的案例。以我自己的水平折騰了一天也沒搗鼓出來。在翻mcp源碼時意外發現了其內置的FastMCP，順藤摸瓜找到了FastMCP的官網，在官方文檔中找到了相關用法。這裏我們就用FastMCP來實現

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][04]Sampling示例

前言 在第一篇MCP文章中我們簡單介紹了Sampling： 採樣是工具與LLM交互以生成文本的機制。通過採樣，工具可以請求LLM生成文本內容，例如生成詩歌、文章或其他文本內容。採樣允許工具利用LLM的能力來創建內容，而不僅限於執行預定義的操作。 為什麼我們要在MCP Server通過Sampling方式調用Client的LLM，而不是MCP Server直接調用LLM呢？這背後其實有一套巧妙

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花酒鋤作田 - [MCP][05]Elicitation示例

前言 如果你之前接觸過LangGraph的"Human in the loop"概念，那麼理解MCP的Elicitation機制就會容易很多。這兩個功能非常相似，都是讓AI在需要時停下來，禮貌地向人類尋求幫助或確認。 想象一下，當你正在和朋友聊天，突然他問你："嘿，我該穿哪件襯衫去參加明天的聚會？"這時候你就會停下來思考，然後給出建議。Elicitation就是讓AI具備這種"求助"的能力。它允許

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花酒鋤作田 - [MCP][06]持久化記憶

前言 在之前的案例中，會話歷史都保存在內存中，一旦程序重啓，會話歷史就會丟失，導致AI沒法根據會話歷史推測用户當前意圖。這就像一個人記性特別差，每次見面都忘了之前聊過什麼，讓人感覺很不專業。 如果你之前使用過LangGraph，那應該知道LangGraph提供了checkpointer功能來管理歷史會話，可以把歷史會話保存到關係型數據庫或內存中。雖然LangGraph有這個功能，但是MCP官方文檔

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花酒鋤作田 - [MCP][07]logging和progress等功能説明

前言 截至目前（2025年9月19日），除了基礎的Prompt、Resource和Tool概念，FastMCP還提供了以下功能：Sampling、Elicitation、Roots、Logging、Progress、Proxy、Middleware、Composition和Authentication等功能 Sampling，採樣，在server端調用client的llm，實現功能解耦 El

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躺柒 - 讀浪潮將至04生命技術

1.生命技術 1.1.生命，這項宇宙中最古老的“技術”​，已經存在了至少37億年 1.2.在無盡的歲月裏，生命以緩慢、自主、無序的方式悄然進化 1.3.生命系統擁有自我組裝和自我修復的能力，如同利用能量的高手，能在各種環境中複製、生存和繁衍，其高超的技巧、精確的運作和快速的信息處理能力讓人歎為觀止 1.4.與人工智能的迅猛發展類似，合成生物學也正處於成本不斷降低、能力持續提升的快速發展階段 1.

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躺柒 - 讀浪潮將至05更廣泛的浪潮

1.更廣泛的浪潮 1.1.技術浪潮並非一兩種通用技術的簡單疊加，而是大約同一時期涌現的眾多技術的集羣式體現 1.1.1.以某種或多種通用技術為基礎，但又遠遠超出這些通用技術的範疇 1.2.通用技術扮演着催化劑的角色 1.2.1.發明會激發新的發明 1.2.2.技術浪潮為進一步的科學技術實驗奠定了基礎，為新的可能性叩開了大門 1.2.3.反過來又催生了新的工

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