摘要：减少LLM幻觉的多维度策略 本文从数据、模型、应用和评估四个维度系统归纳了减少大语言模型(LLM)幻觉的策略。在数据层面，强调高质量数据清洗、事实一致性微调和知识注入；模型层面采用不确定性感知、思维链提示和自我校准等方法；应用层面通过检索增强生成(RAG)、外部工具调用等增强输出可靠性；评估层面则建立事实性指标、用户反馈和红队测试机制。这些策略贯穿模型全生命周期，共同构建了减少幻觉的完整解决

摘要 Model Context Protocol (MCP) SDK 为AI模型提供了标准化接口，使其能够安全调用外部工具服务。本文通过TypeScript实现一个计算器工具服务，演示了MCP的核心功能：1) 通过ListToolsRequest声明工具功能；2) 使用CallToolRequest处理实际调用；3) 利用Zod进行参数验证确保安全性。该模式可扩展至天气查询、数据库操作等复杂场景

是 HTML5 提供的浏览器端存储机制，而 session是服务器端的会话管理技术，两者本质不同：!数据存储在服务器内存或数据库中，通过唯一的Session ID标识用户会话。客户端需通过 Cookie 或 URL 参数传递Session ID以维持状态2存储位置与作用域属于浏览器本地存储，数据保存在客户端浏览器内存中，仅对当前页面所在域名有效。即使同一域名下不同页面也无法直接共享（需通过或通信）

本文介绍了一个基于Vue3和Web Speech API的实时语音翻译应用开发过程。该应用支持语音识别、多语言翻译和语音播报功能，采用Web Speech API进行语音识别，集成MyMemory和Google翻译服务，并实现文字转语音功能。项目通过环境检测自动选择最佳API，包含错误处理和降级策略，确保应用稳定性。核心功能包括持续语音识别、临时/最终结果区分、多翻译服务支持以及移动端优化。

摘要： Claude Skills是Anthropic为Claude AI设计的模块化能力包，通过封装脚本、模板和资源文件（如SKILL.md），将通用AI转化为特定领域专家。其核心价值在于： 标准化与自动化：确保输出一致性（如品牌规范、文档生成），提升任务效率40%以上； 按需加载：通过渐进式披露技术动态调用技能，避免上下文过载； 复用性：跨平台（网页、API）通用，降低重复开发成本。 技术对比

本文用通俗易懂的方式介绍了MCP（Model Context Protocol）协议。通过超市购物类比，解释MCP是AI的"导购系统"，让不同AI模型能统一识别和使用插件。文章指出MCP解决了AI插件接口不统一的问题，实现"一次开发，多平台通用"的效果。作者用非技术语言描述了MCP的工作原理：只需编写包含插件名称、功能和调用方式的"说明书&quot

摘要： Claude Skills是Anthropic为Claude AI设计的模块化能力包，通过封装脚本、模板和资源文件（如SKILL.md），将通用AI转化为特定领域专家。其核心价值在于： 标准化与自动化：确保输出一致性（如品牌规范、文档生成），提升任务效率40%以上； 按需加载：通过渐进式披露技术动态调用技能，避免上下文过载； 复用性：跨平台（网页、API）通用，降低重复开发成本。 技术对比