这类模型的核心任务是评估和排序。它们接收一组候选项（如搜索结果、推荐物品、回复选项）和一个查询/上下文，为每个候选项打分或预测其相关性概率，最终输出排序结果。这类模型主要处理文本数据，能够理解和生成人类语言，适用于对话、问答、文本摘要、翻译、代码生成等多种任务。这类模型专注于处理音频信号，包括语音识别、语音合成、音乐生成、音频事件检测等任务。通过理解这些核心概念及其关联，可系统掌握大模型与Agen

输入一个即时研究问题，如“2026年AI市场趋势”“请对英伟达和AMD这两家公司及产品进行全方位的PK”专业领域的回答中能找到专业论文，时效性回答中包含实时数据，知识库相关的回答应优先基于知识库。本博客旨在提供书写AI Agent平台测试文档的角度，确保测试内容覆盖全面。能正常输出“苹果所指代的食物或品牌，并介绍相关信息”，是否全面视模型情况而定。第二轮：这部电影的导演还执导过什么？输入“我是谁”

MCP 是一种让 AI 能够调用外部工具（如搜索引擎、计算器、ppt 等）的框架或协议。

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这类模型的核心任务是评估和排序。它们接收一组候选项（如搜索结果、推荐物品、回复选项）和一个查询/上下文，为每个候选项打分或预测其相关性概率，最终输出排序结果。这类模型主要处理文本数据，能够理解和生成人类语言，适用于对话、问答、文本摘要、翻译、代码生成等多种任务。这类模型专注于处理音频信号，包括语音识别、语音合成、音乐生成、音频事件检测等任务。通过理解这些核心概念及其关联，可系统掌握大模型与Agen

这类模型的核心任务是评估和排序。它们接收一组候选项（如搜索结果、推荐物品、回复选项）和一个查询/上下文，为每个候选项打分或预测其相关性概率，最终输出排序结果。这类模型主要处理文本数据，能够理解和生成人类语言，适用于对话、问答、文本摘要、翻译、代码生成等多种任务。这类模型专注于处理音频信号，包括语音识别、语音合成、音乐生成、音频事件检测等任务。通过理解这些核心概念及其关联，可系统掌握大模型与Agen