MCP-Zero是什么？想象一下，你请一个助手帮忙修电脑，但你只给了他一把螺丝刀。当他需要其他工具时，他不能自己去工具箱找，只能被动等你递给他。这就是传统AI代理的困境。MCP-Zero让AI代理变得更聪明：当它发现需要新工具时，可以主动说"我需要一个文件编辑器"或"我需要一个数据库查询工具"，然后系统会为它找到并提供合适的工具。简单来说，MCP-Zero让AI从"被动使用工具"变成了"主动寻找工

本指南介绍如何使用 Docker 启动 Ollama，并用 ollama pull 下载gpt_oss模型。 您可以导出 Modelfile，修改 num_ctx （上下文长度） 等参数后，以 ollama create 创建自定义模型。

Gemma 是一个源自 Google 的轻量级模型系列，该系列依托于先进的 Gemini 技术进行构建。2025 年 3 月 12 日，Google 正式发布了 Gemma 系列的最新一代产品——Gemma 3。这款新一代的 Gemma 模型具有多模态处理能力，不仅能够理解和生成文本内容，还能对图像数据进行分析和处理。Gemma 3 拥有一个宽广的上下文窗口，大小达到 128K tokens，这意

本文探讨了强化学习（RL）在大规模语言模型（LLMs）后训练中的应用，重点研究如何通过推理计算改进通用查询的奖励建模（RM）及其推理时扩展性，以及如何通过适当的学习方法提升性能-计算扩展的有效性。作者提出了一种点式生成奖励建模（GRM）方法，以适应不同输入类型并实现推理时扩展潜力，同时引入自原则批评调整（SPCT）学习方法，通过在线 RL 培养 GRM 的可扩展奖励生成行为，自适应生成原则并准确批

Claude Code 是 Anthropic 官方命令行工具，支持 Linux、macOS 和 Windows 系统。安装前需要 Node.js 18+ 版本。安装步骤：各系统先安装 Node.js，然后运行 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 全局安装，最后用 claude --version 验证。配置设置：在 ~/.claude/setting

模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化的安全机制，旨在帮助大语言模型 (LLM) 应用程序暴露其数据和功能。您可以将 MCP 视为专为 LLM 交互而设计的 Web API。通过资源暴露数据：类似于 HTTP GET 请求，将信息加载到 LLM 的上下文中。通过工具提供功能：类似于 HTTP POST/PUT 请求，允许 LLM 执行特定操作。通过提示定义交互模式：提供可复用的提示模板，规范和引

在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。其中，对话模板（Chat Template）作为连接用户与模型的关键桥梁，对确保高质量的交互体验至关重要。本文将深入解析Qwen3使用的对话模板，揭示其如何优雅地处理多轮对话、工具调用等复杂场景。

在现代应用程序开发中，数据库是存储和管理数据的核心组件。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库来连接和操作数据库。本文介绍了如何使用 pymysql 库连接到 MySQL 或 Apache Doris 数据库。首先，本文概述了数据库连接的基本步骤，包括建立连接、执行查询、处理结果和关闭连接。然后，详细讲解了使用 pymysql 库的代码示例，展示了如何通过 Python 程序实现与数据

本文讨论了如何使用 VLLM、OneAPI 和 ChatGPT-Next-Web 打造私有化的聊天大模型。首先介绍了 VLLM 的关键技术和部署方法，包括内存优化、推理加速、模型量化等，以及通过 docker 镜像进行部署和启动服务。接着阐述了 OneAPI 的概述、部署过程，包括启动镜像、登录、添加 API、测试渠道、添加令牌和使用服务等步骤。最后说明了 ChatGPT-Next-Web 的概述

大语言模型（LLM）如ChatGPT和Gemini在推理和问答方面表现出色，但经常产生错误输出或未经证实的答案，被称为“幻觉”。这些幻觉在法律、新闻和医学等领域带来了可靠性问题，导致错误信息传播和潜在的严重后果。本文提出了一种基于熵的统计方法，用于检测大型语言模型（LLM）中的“虚构内容”（confabulations），即生成的任意且错误的信息。通过计算生成内容的语义熵，该方法能够在不同任务和数