AI大模型正在革命性地改变药物研发全流程，从药物发现、靶点识别到化合物筛选和优化。通过构建多模态生物医学知识图谱、迁移学习与图神经网络等技术，AI系统能够实现跨尺度虚拟筛选、分子结构逆向设计和精准毒性预测。MIT团队开发的ConPLex系统单日可筛选超1亿种化合物，将研发周期缩短60%以上，大幅降低研发成本，开启了AI制药的新纪元。

AI记忆技术解决大模型缺乏上下文记忆的问题，通过获取更多有效知识和提高信息密度增强AI能力。文章介绍了LangMem框架和多种记忆类型，详细阐述MemGPT的四大策略：记忆分层、浓缩、认知循环和摘要索引，使AI能更高效利用有限上下文，提升任务处理质量。

上下文工程是让AI具备"听懂"、"记住"、"理解"和"回应"能力的系统性方法，由对话历史、领域知识、用户意图理解和场景参数调优四部分构成。它使AI能结合前因后果做出更智能判断，通过结构化背景信息，实现从"问答机器人"到"智能体"的转变，是AI从"工具"升级为"助手"的关键桥梁。

文章基于"道法术器"框架系统解析了大模型Agent开发：道强调"大道至简"，优先简单解决方案；法介绍了7种设计模式，从增强型LLM到自主智能体；术展示了设计模式在业务场景的组合应用；器对比了两类开发方式及主流框架选型。建议从直接使用LLM API开始，了解底层后再使用框架，强调技术服务于业务，根据任务特性选择工作流或智能体。

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic开发的开放协议，标准化了应用程序与AI模型的交互方式，解决了用户需手动上传数据的问题。它采用客户端-服务器架构，使AI从"智能回答者"变为"智能执行者"，工作流程类似HTTP但对用户透明，大幅提高工作效率，代表AI产业的重要变革，未来将有更多基于MCP的AI产品出现。

文章详解了大语言模型中的SFT（有监督微调）技术，通过"指令-回复"对让模型学会理解人类意图并生成有用回答。SFT流程包括数据准备、构造训练格式、训练方法和训练过程四个步骤，使模型从预训练的"语言模型"转变为"初步对话助手"。但SFT无法处理回答风格偏好和避免攻击性内容等问题，需要RLHF进一步优化。同时介绍了智泊AI的AI大模型课程，帮助学员掌握相关技术。

文章介绍小型语言模型(SLM)在特定任务上优于大型模型的优势，详细讲解Transformer架构工作原理，提供从零开始微调7B模型的完整流程，以及使用llama.cpp和vLLM进行生产部署的方法。讨论何时选择SLM而非云API的决策框架，以及生产环境中的常见问题解决方案，帮助开发者在有限资源下高效部署专业化的AI模型。

本文全面介绍了AI在医疗领域的五大应用场景：影像诊断、药物研发、精准医疗、健康管理与医院运营。通过分析推想科技、DeepMind Health等领先企业的实践案例，展示了AI如何提升医疗效率与精准度，实现个性化治疗与主动预防，为医疗从业者提供技术参考，为患者带来更优质、可及的医疗服务。

本文详细介绍了MCP(模型上下文协议)技术及其在大模型应用开发中的重要作用。MCP作为标准化协议，定义了AI模型与应用间交换上下文信息的方式，包含Server、Client和Host三大核心组件。文章分析了MCP的通信协议、执行流程，对比了与Agent和Function Calling的关系，并展示了MCP技术生态的蓬勃发展。尽管MCP面临应用范围、行业标准和安全风险等挑战，但其有望成为应用服务对

AI产品经理与传统产品经理在思维模式、技术能力、数据处理、工作内容及开发成本方面存在显著差异。传统PM注重系统逻辑和用户体验，而AI PM更需掌握机器学习原理、设计数据闭环、评估算法效果，并考虑算法人力和数据成本。想转型AI产品，除产品设计能力外，还需具备算法基础和数据思维。