本文，我会全面介绍 MCP，包括它的基本概念、核心技术原理，以及它在实际应用中的各种场景。让你轻松掌握 MCP 的所有要点。

今天来为大家讲述一下这门在DeepLearning.AI上的经典课程——

最近啊，这“LLM Agent”（大语言模型智能体）火得不行，到处都能听到。但好多人一说起这玩意儿，就整一堆专业术语，听得人云里雾里的。我就纳闷了，这 Agent 真有那么玄乎？不就是个能干活的 AI 助手嘛！今天，我就来扒一扒它的底裤，用大白话给大家讲讲，这 Agent 到底是怎么回事儿。保证大家看完都能明白，甚至还能自己动手写一个！

自2017年推出以来，Transformer已迅速成为在各种自然语言处理任务上实现最先进结果的主导架构。如果你是一名数据科学家或程序员，这本实用的书向你展示了如何使用基于python的深度学习库hugs Face transformer来训练和扩展这些大型模型。Transformers 已经被用来编写真实的新闻故事，改进谷歌搜索查询，甚至创造出讲笑话的聊天机器人。

是一本关于生成式人工智能的技术指南，特别关注了Transformer和扩散模型在AI领域的应用。

huggingface原文：在这篇博客文章中，我们将深入探讨去噪扩散概率模型（也称为DDPM、扩散模型、基于分数的生成模型或简单地称为autoencoders），因为研究人员已经能够利用它们在（有条件或无条件的）图像/音频/视频生成方面取得了显著的成果。流行的例子（在撰写本文时）包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2、海德堡大学的潜在扩散模型以及Google Brain的ImageGen。

近期，大语言模型（LLM）驱动的智能体（MA）取得了显著进展，集体智能表现出超越单个智能体能力的优势，主要归功于精心设计的智能体间通信拓扑。然而，现有的多智能体系统在性能上的提升是以大量的token开销和经济成本为代价的，这使得大规模部署面临挑战。为应对这一问题，该文章提出了一种经济、简洁且强大的多智能体通信优化框架——AgentPrune，它能够无缝集成到主流多智能体系统中，并剪枝冗余的通信信息

现在，我们已经有了文章和过滤术语，可以应用过滤器并总结结果。在这一步中，我们将第一步返回的原始 10 篇文章与优化后的 MeSH 术语列表结合起来。我们允许用户在将数据发送到 LLM 之前添加额外的上下文到提示词中。我们通过以下方式实现过滤：首先获取第一步返回的 10 篇文章的 URI，然后查询知识图谱以确定哪些文章被标记为相关的 MeSH 术语。此外，我们保存这些文章的摘要，以便在下一步中使用。

BERT基础教程：Transformer大模型实战》是一本关于自然语言处理（NLP）的书籍，专注于谷歌公司开发的BERT模型。这本书由印度作者苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran）撰写，周参翻译。这本书从浅入深地介绍了BERT模型的工作原理、各种变体及其应用。它包含了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型以及如何使用该模型执行自然语言推理任务、文本

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种连接外部数据源以增强大语言模型（LLM）输出质量的技术。这种技术帮助 LLM 访问私有数据或特定领域的数据，并解决幻觉问题。因此，RAG 已被广泛用于许多通用的生成式 AI（GenAI）应用中，如 AI 聊天机器人和推荐系统。一个基本的 RAG 通常集成了一个向量数据库和一个 LLM，其中向量数据库存储并检索