MCP协议是由Anthropic推出的开源标准，旨在解决大模型与外部数据源和工具的交互标准化问题。该协议通过统一接口、安全双向通信和模块化扩展，有效缓解了大模型知识更新滞后和N×M适配难题。MCP采用客户端-服务器架构，支持本地和远程连接，已形成快速发展的生态系统。但该协议存在对华技术限制、本土适配不足等问题，文章呼吁国内厂商应尽快研发自主知识产权的AI协议栈，避免在基础协议领域受制于人。目前MC

MCP协议是由Anthropic推出的开源标准，旨在解决大模型与外部数据源和工具的交互标准化问题。该协议通过统一接口、安全双向通信和模块化扩展，有效缓解了大模型知识更新滞后和N×M适配难题。MCP采用客户端-服务器架构，支持本地和远程连接，已形成快速发展的生态系统。但该协议存在对华技术限制、本土适配不足等问题，文章呼吁国内厂商应尽快研发自主知识产权的AI协议栈，避免在基础协议领域受制于人。目前MC

目前的大语言模型，几乎都是以聊天的方式来和用户进行交互的，这也是为什么OpenAI开发的大模型产品叫ChatGPT，核心就是Chat。而我们基于大语言模型LLM落地应用，核心就是利用大模型的语义理解能力和推理能力，帮我们解决一些难以用“标准流程”去解决的问题，比如理解非结构化数据、分析推理、归纳总结等。

本文综述了AI搜索与Web智能体的最新进展，重点探讨了文本AI搜索、Web智能体、多模态应用及评测体系。传统搜索引擎难以理解复杂意图，而基于LLM的AI搜索通过RAG工作流和深度搜索方法显著提升了信息检索效率。Web智能体则模拟人类浏览行为完成特定任务。多模态技术进一步扩展了处理图文信息的能力。文章还介绍了主流评测基准和实际应用产品，展示了该技术在通用搜索、垂直领域和集成化助手三大场景的快速发展，

ClaudeCode深度解析：AI编程工具的核心架构与启示 本文详细拆解了Anthropic开发的终端AI编程工具ClaudeCode的核心架构。该工具通过自然语言指令帮助开发者高效完成编程任务，其设计亮点包括：交互层实现命令行输入处理与结果渲染；核心引擎协调消息系统、查询引擎和工具调度器；功能强大的工具系统支持文件操作、命令执行等任务；智能的上下文管理采用LRU缓存和按需加载策略；严格的安全机制

YOLO系列目标检测技术最新进展综述：YOLOv13通过超图增强机制HyperACE显著提升性能，YOLOv12创新融合注意力机制在精度与速度上取得突破。研究还展示了YOLO与SAM结合的细胞核分割方案、轻量化YOLOv3在大豆产量预测中的应用，以及空间通道协作注意力改进的SCCA-YOLO网络。实验数据表明，最新YOLO模型在各类任务中均保持领先性能，其中YOLOv13-N在MSCOCO数据集上

腾讯开源HunyuanVideo-Foley框架，通过多模态扩散与表示对齐技术实现高质量音效自动生成。该方案构建了10万小时级的文本-视频-音频数据集，采用REPA损失函数增强音频建模，并设计多模态扩散Transformer解决模态不平衡问题。实验表明，该方法在音频保真度、视觉/文本语义对齐及时序同步等指标上均超越现有技术，达到了SOTA水平。项目已开源，为影视音效制作提供了高效解决方案。

如果你正在 pytorch 中训练深度学习模型，那么如何能够加快模型训练速度呢？本文介绍一些改动小、影响大的在pytorch中加速深度学习模型的方法。对于每种方法，会对其思路进行简要介绍，然后预估提升速度并讨论其限制。

来源：Coursera吴恩达深度学习课程目前我们学习了不同RNN的版本，每一个都可以独当一面（already work quite well by themselves）。但是要学习非常复杂的函数，通常我们会把RNN的多个层堆叠在一起构建更深的模型，来构建一些更深的RNN。我们开始吧。如上图左侧，一个标准的神经网络，首先是输入x，然后堆叠上隐含层，所以这里应该有激活值，比如说第一层是a^[1]，接

本文深入剖析了 DeepSeek R1 模型的构建过程。DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。