摘要： MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的开源协议，旨在标准化大语言模型与外部工具的交互，解决接口碎片化问题。其架构包含Host、Client和Server三层，基于JSON-RPC 2.0协议。目前，Claude、GPT-4o、阿里云通义千问和腾讯云混元大模型已支持MCP，而Kimi、DeepSeek等部分支持或未支持。调用方式因平台而异，如Open

摘要： MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的开源协议，旨在标准化大语言模型与外部工具的交互，解决接口碎片化问题。其架构包含Host、Client和Server三层，基于JSON-RPC 2.0协议。目前，Claude、GPT-4o、阿里云通义千问和腾讯云混元大模型已支持MCP，而Kimi、DeepSeek等部分支持或未支持。调用方式因平台而异，如Open

AI系统首先需要大量的音乐数据进行学习。这些数据可以包括不同风格、时期的音乐作品，以及相关的音乐理论知识。通过这些数据，AI学习音乐的结构、旋律、和声等元素。AI分析训练数据，提取音乐特征，如音高、节奏、音色、力度等。这些特征是音乐生成的基础。使用机器学习算法，尤其是深度学习技术，构建能够理解和生成音乐的模型。常见的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）的一个重要领域，它致力于创建能够理解、分析和生成人类语言（包括书面和口头语言）的软件系统。在游戏领域，NLP使游戏AI能够解析玩家的语音或文本输入，理解其意图，并生成相应的文本回复或合成语音进行反馈，从而提升游戏的交互性和沉浸感。HMM是一种概率模型，用于描述一个隐藏的马尔可夫链和观测序列之间的关系。

微调更适合需要模型在特定领域具有深度理解和生成能力的场景，但对人员的技术水平和硬件资源要求较高。知识库构建更适合需要快速更新知识、对时效性和广度要求较高的场景，对人员的知识管理和系统集成能力有较高要求。在实际应用中，可以根据具体需求和资源情况，选择微调、知识库构建或两者结合的方式，以充分发挥 DeepSeek 类 LLM 的潜力。