本文阐述了MCP和Skills在大模型系统中的核心区别与协作关系。MCP是规范层，关注能力接入标准，定义统一的接口协议；Skills是应用层，负责具体能力封装与实现。二者形成上下游分工：MCP确保能力接入的稳定性和标准化，Skills则提供灵活多变的功能实现。这种分层架构解决了大模型系统能力复用、解耦和演进的问题。理解二者的本质差异（MCP是"怎么接"，Skills是&quot

【代码】还是那道题，还是DeepSeek，不用直角坐标系，改用几何图形法来解~

Cursor 通过代码修改能力和上下文智能重新定义了编程工具的标准，其技术整合与用户体验设计使其在市场中占据领先地位。尽管面临本土化工具和新兴竞品的挑战，但其在效率提升和降低编程门槛上的突破，已为 AI 辅助编程树立了标杆。对于开发者而言，Cursor 不仅是一个工具，更代表了“人机协作”编程范式的未来。

未来5-10年，脑机接口的落地将呈现“医疗先行、多领域拓展”的格局。医疗康复是核心驱动力，而消费级应用（如教育、娱乐）可能通过非侵入式技术率先实现规模化。技术突破与政策支持的协同，将决定其从“科幻”到“普惠”的进程。：中国正通过标准化建设（如工信部脑机接口标准化委员会）和地方产业培育（如京沪行动方案）加速技术转化，预计2027年后将迎来更多成熟产品。：京沪两地明确推动脑机接口医疗器械的临床试验和审

Deepseek的多尺度模型布局既符合技术演进的客观规律（如Chinchilla缩放定律），也回应了市场需求的分层。较小模型追求实用性和普及度，而超大模型（如671B）更多是技术标杆，展示其在AI竞赛中的前沿地位。这种策略允许用户在成本、性能、速度之间灵活权衡，同时为持续优化模型架构提供实验数据。

Cursor 通过AI 原生集成和工程化创新，正在重塑编程流程。其最新模型 Claude 3.7 Max 虽成本高昂，但为复杂任务提供了前所未有的解决方案。对于开发者而言，合理利用 Cursor 的智能化功能，可大幅提升效率，但需权衡成本与需求。

智谱清言的 AutoGLM 沉思 和 DeepSeek 的深度思考（Deep Research） 在 AI 推理与执行能力上各有特点，以下是两者的对比分析

DeepSeek与Qwen3在技术架构、性能表现、应用生态和部署成本等方面存在显著差异。DeepSeek基于Dense Transformer++架构，引入动态稀疏注意力机制，专注于STEM领域，训练数据以中英双语为主，优化了数学符号和代码语法的嵌入层。Qwen3则采用MoE架构，支持多模态生成，训练数据覆盖100+语种，中文数据占比45%，并包含合成逻辑推理数据。在性能上，Qwen3在中文领域知

本文将本地开发的ChatBoot问答知识库部署到龙蜥虚拟机服务器的完整流程。首先尝试使用Claude Code自动化部署未果后，转为手动配置：1）安装Python3、Node.js等基础环境；2）通过SCP上传项目代码；3）分别部署FastAPI后端（安装依赖并启动服务）和React前端（构建静态文件）；4）配置Nginx代理前端请求并连接后端API；5）开放防火墙端口。文章提供了详细的命令操作和

未来方向具身多模态大模型：结合大语言模型的推理能力与具身交互（如谷歌的PaLM-E）。通用机器人：实现跨任务的自主智能体。脑机接口：探索生物与人工具身系统的融合。具身智能被视为实现通用人工智能（AGI）的关键路径之一，其发展将深刻影响机器人、人机交互和自动化领域。