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大模型备案是大型AI模型在公开发布和商业化前,需通过国家互联网信息办公室(网信办)等监管机构的审批程序。该制度旨在规范生成式人工智能服务,确保技术发展与应用的安全、可靠,为公众提供优质智能服务,并为AI产业的可持续发展提供基础。
MessageQueue核心原理:主线程通过Looper中的死循环,不断从中获取待指定的message。如果有到执行时间的消息时,直接执行。如果还没有到执行时间的消息,会通过epoll_wait等待在端口,等待内容写入,超时时间是下一个message执行时间到现在的时间差。如果在等待的过程中,有新的消息插入队列,会往端口写入数据,这样就能唤醒等待在这个上面的pollInner方法,从而继续执行之后
Gemini CLI最大亮点之一就是可以直接调用,谷歌最新发布的视频模型 Veo和图像模型Imagen,同时集成了MCP、谷歌搜索、自定义自动化等众多实用功能。今天凌晨,谷歌在官网开源了AI Agent框架Gemini CLI,直接将Gemini大模型融入到终端中。Gemini CLI最大亮点之一就是可以直接调用,谷歌最新发布的视频模型 Veo和图像模型Imagen,同时集成了MCP、谷歌搜索、自
摘要:本文探讨了元数据和标签在提升RAG(检索增强生成)系统效能中的关键作用。元数据作为"描述数据的数据"可分为描述型、管理型、结构型和标记语言型四类,而标签则是一种更自由开放的描述型元数据。文章以Dify和ima平台为例,展示不同系统如何利用元数据进行检索优化:Dify通过内置与自定义元数据实现知识管理,ima则侧重用户标签和目录结构。研究提出四种提升RAG效果的方法:1)利用描述型元数据限定检
近期,MCP在开发者社区中广受关注,成为业界热点。值得关注的是,Cursor编辑器在0.45.x版本中已正式加入了对MCP的支持。作为深度依赖Cursor的开发者们,理解MCP的核心概念及其应用场景,将有助于我们更高效地利用它来提升开发效率。环境说明开发环境:Node1.1.3MCP全称Model Context Protocol(模型上下文协议),这是官方的介绍:MCP 是一种开放协议,用于标准

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提示词:你是一个大学教授,面对AI的崛起,基础知识是否还重要,应该如何更高效学习基础知识,基础知识对创新有何帮助。请以大学教授的身份,具体回答每个问题,并举例说明!回答:作为一名大学教授,我认为基础知识在AI的崛起中仍然非常重要。虽然AI技术在不断发展,但是它的基础仍然是数学、计算机科学、统计学等学科的基础知识。如果没有这些基础知识,就很难理解AI技术的本质和原理,更难以进行创新和应用。那么如何更
RAG的架构虽然有所不同,但其原理都是相同的,都是通过检索来增强模型的生成能力,只不过在不同的环节做了不同的优化。从事RAG技术的工作也有一两年时间了,但在此之间都是这学一点那学一点,感觉自己好像什么都会,但从来没有对整个RAG系统进行过梳理。所以,今天就从RAG的迭代过程开始梳理一下RAG的架构升级过程,了解不同种类RAG的区别和联系,以及适用场景。RAG的几种类型从技术的本质来说,RAG就是检

三大模块支撑,三者协同实现复杂任务处理。AI Agent 的核心能力由。

就在刚刚,xAI再获百亿美元融资,估值飙至1130亿。而xAI控制台中,已有源代码流出,Grok 4和Grok 4 Code即将上线!现在,全网都在搓手以待,Grok 4的诞生,将怎样搅动当前顶尖大模型的局面。突发消息:Grok 4即将上线!与此同时,xAI再度获得百亿美元融资,估值已经直冲1130亿。马斯克的AI帝国,再度以可怕的规模扩张。就在刚刚,xAI的控制台的源代码中,已经发现了两个全新模








