MCP是一种让AI连接现实世界的协议，由Tools、Resources和LLM三部分组成，能有效解决AI幻觉问题，使其获取真实世界信息。它简化了API接入流程，提高开发效率，让AI从"会说"变成"会做"。尽管目前处于发展初期，存在诸多问题，但MCP前景广阔，将引领万物互联的AI时代。

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那么，我们该如何学习大模型？作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

我们与大语言模型交互时使用的自然语言指令被称为提示。构建提示的过程称为提示工程。

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架构的设计，技术的选型，不能完全按照流行的技术走，最终还是服务于产品，服务于客户的需求。设计过程中由于团队，人员的结构问题，有很多的妥协之处，如何在妥协中找到最优解才是最大的挑战。Service Mesh这种新一代的微服务架构正在成为主流，虽然现在的工作与微服务无关了，但是也还会继续关注学习。

从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括等。随着大语言模型技术的快速发展，推理部署框架作为连接模型与实际应用的关键环节，其重要性日益凸显。本文将对当前主流的vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference等推理框架进行系统性梳理，从核心技术、架

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这篇文章会说说我自己的心得体验，关于爬虫、关于工作，仅供参考。

题目：HeGTa: Leveraging Heterogeneous Graph-enhanced Large Language Models for Few-shot Complex Table Understanding作者：金日辉1,2、李煜1、漆桂林1、胡楠1、李元放2、陈矫彦3、王佳楠4、陈永锐1、闵德海1、毕胜1作者单位：1东南大学认知智能研究所、2蒙纳士大学、3曼彻斯特大学、4阿里巴