简介 MCP（全称为Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种面向大模型交互过程的通用上下文协议标准。其核心目标在于为模型构建一个结构化、可控、可扩展的语义执行环境，使语言模型能够在统一的上下文管理体系下进行任务调度、工具调用、资源协作与状态保持，从而突破传统Prompt ...

1. 机器人表演者与艺术家 1.1. 在人类历史的宏大画卷中，艺术与娱乐一直是我们内心欲望、恐惧和抱负的映照 1.2. 音乐、舞蹈和戏剧表演中的机器人不再是科幻的虚构，而是正在重塑艺术表现形式的崭新现实 1.3. 机器人表演者和艺术家正在通过引入新的表现形式和合作方式，彻底革新娱乐行业 1.3.1. ...

真正贴近人类的智能体，关键在于拥有 “记忆能力”。就像人与人相处时，我们会记住对方的喜好、过往的交流细节，并以此调整后续的沟通方式；具备记忆的智能体，同样能在与用户的互动中，主动留存对话信息、记录关键需求，甚至沉淀用户偏好，进而在未来的交互中给出更精准、更贴心的响应。 本篇实践指南，就将聚焦如何基于 ...

1. 提升宾客体验 1.1. 长久以来，酒店一直是舒适与奢华的港湾 1.1.1. 机器人正在重新定义服务艺术 1.2. 在酒店业中，宾客体验至关重要 1.3. 温暖的欢迎、个性化的服务、对需求的预判—将一次普通入住转变为非凡体验 1.4. 人形机器人通过提供个性化、高效且贴心的服务，提升了宾客体验 ...

如何提升向量检索性能，实现300%的效率提升？本文通过某游戏公司的向量数据库应用实践及技术优化步骤详解，带大家了解向量数据库的检索性能调优 ...

1. 教育行业 1.1. 教育是社会进步的基石，是指引后代走向启蒙与创新的明灯 1.2. 人形机器人通过使学习互动化、沉浸化、趣味化，革新了教学方法 1.3. 借助技术创造兼具教育性与吸引力的体验，培养学生成为主动学习者和批判性思考者 2. 个性化学习体验 2.1. 传统课堂往往采取“一刀切”的教学 ...

目录一、矩阵的意义二、矩阵的行列式二阶行列式三阶行列式N阶行列式行列式特征A. 行列式 > 0B. 行列式 < 0C. 行列式 = 0三个定理三、矩阵的逆求解方法计算示例行变换应用案例四、小试牛刀代码示例五、小结 在电影奇异博士里面，空间可以根据能量被无限扭转，以至于在电影院里面看的时候容易晕头转向 ...

前言 随机森林的出现，是为了解决决策树对训练数据过拟合的问题而出现的。决策树在训练的工程中，可以让每一个叶子节点的不确定性降为0（即熵或者基尼指数为0），这样做可能把训练数据中的偶然性、异常值或噪声也当成了“规 律”去学习了 对于复杂高维的数据，随机森林的算法可以更好的泛化能力 开始探索 sciki ...

用Python+React打造一个开源的AI写标书智能体~ 完整代码已开源 代码很多，文章只放主要代码和提示词，完整代码可以查看开源项目 Github： https://github.com/yibiaoai/yibiao-simple Gitee： https://gitee.com/yibiao ...

本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现，传统无结构OCR输入导致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。注... ...

1. 制造行业 1.1. 长期以来，机器有节奏的嗡鸣声和装配线精心编排的运作，一直是制造业的核心特征 1.2. 一场新的交响乐正在奏响—它不再仅仅由钢铁和蒸汽机构成，而是由人工智能和人形机器人共同谱写，它们正在重新定义精度与生产力 1.3. 人形机器人正通过提升自动化水平、精准度、安全性与灵活性革新 ...

1. 零售行业 1.1. 在过去熙熙攘攘的集市中，商人们能叫出顾客的名字，还能根据个人的品位和需求推荐商品 1.2. 如今，零售业正以前所未有的速度发展演变，人形机器人有望借助前沿科技重现个性化服务 1.3. 人形机器人正引领零售业迈向新时代，将购物转化为个性化、高效且沉浸的体验 1.3.1. 从升 ...

温馨提示：本文共有8472个字，平均阅读时间约为34分钟 大家可以快速查看自己感兴趣的内容点击下面的目录： 目录模型简介整体架构Encoder结构输入阶段输入嵌入（Input Embedding）位置编码（Position Encoding）输入向量构建Attention结构自注意力机制 Self- ...

7. LangChain4j + 记忆缓存详细说明 @目录7. LangChain4j + 记忆缓存详细说明LangChain4j + 记忆缓存实战操作最后： https://docs.langchain4j.dev/tutorials/chat-memory/ 记忆缓存是聊天系统中的一个重要组件， ...

前言 决策树是一种常用的机器学习模型，用于分类和回归任务，它通过模拟“树”的结构来对数据进行决策。本节我们详细讨论的是决策树中的分类任务 开始探索 scikit-learn 假设以下运维场景 CPU 低：<40% 中：40%~70% 高：>70% 内存 低：<60% 中：60%~85% 高：>85% ...

ZeroGPU 让任何人都能在 Hugging Face Spaces 中使用强大的 Nvidia H200 硬件，而不需要因为空闲流量而长期占用 GPU。 它高效、灵活，非常适合演示，不过需要注意的是，ZeroGPU 并不能在所有场景下完全发挥 GPU 与 CUDA 栈的全部潜能，比如生成图像或视 ...

1. 机器人外科医生 1.1. 精妙的外科手术要求技能、精准度和专注力完美结合 1.2. 即便是最稳健的人类双手也会受到疲劳、颤抖及人体固有缺陷的影响 1.2.1. 机器人外科医生应运而生 1.2.2. 机器旨在增强和扩展医疗专业人员的能力，开启外科手术的新纪元 1.3. 以“达·芬奇手术系统”为代 ...

背景 过去笔者曾写过文章《AI辅助需求规格描述评审》，我们今天简单测试需求拆分任务，为什么需要markdown格式，因为MD格式1）容易通过GIT版本控制管理 2）LLM最擅长处理是MD文档 3）需求描述MD是代码逻辑生成基础。初始化我们把需求文档放入到文件夹后/INIT生成CLAUDE.md原始需 ...

如果让你开发一个 AI 编程工具（比如 Cursor），你觉得最大的难点是什么？ 是前端技术、后端技术、UI 设计、还是别的？ 我觉得是提示词。 我之前手把手带大家做过一个 开源的 AI 代码生成平台，也能生成完整的应用，但无论是生成速度还是效果都不如 Cursor 要好。 要想让 AI 生成的效果 ...

介绍 (1) 发表：Arxiv 09.03 (2) 背景 查明对长执行跟踪链路中错误负责的特定代理或步骤被定义为代理系统故障归因的任务。然而，当前最新的推理 LLMS 仍不为此挑战而明显不足，精度通常低于10％ 尽管现有工作已经作出了初步尝试，但他们仍然存在实质性的研究差距：① 培训资源（涉及大规模 ...