OpenAI 推出 GPT－5－Codex 编程模型，xAI 发布 Grok 4 Fast， 快手推出可灵 AI 数字人技术

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作者 | Roy Derks 编译 | 岳扬 Model Context Protocol (MCP) 已成为构建智能体时使用工具调用（tool calling）的标准，但恰恰相反，你的 LLM 并不

DeepSeek无疑是春节档最火爆的话题，上线不足一月，其全球累计下载量已达4000万，反超ChatGPT成为全球增长最快的AI应用，并且完全开源。那么究竟DeepSeek有什么魔力，能够让大家趋之若

OpenAI的接口文档中文版，基于OpenAI官网的API作的一个翻译，编译参考辅助。想要全面的学习还得去看英文文档，毕竟出处在那！

是否渴望提升自己的编程技能？ 是否想要在众多求职者中脱颖而出？ 豆包 MarsCode 特推出代码练习活动，AI 代码陪练携硬核奖品已就位，带你横扫算法修炼场！速来～

作者 | Paolo Perrone 编译 | 岳扬 还记得在某个周末，我坐下来，坚信自己终于能构建一个像样的研究助手智能体原型了。不需要多么高大上 —— 只要它能读取 PDF、提取关键信息、也许还能

作者 | Matthew Barnett, Tamay Besiroglu, Ege Erdil 编译 | 岳扬 GPT-3 证明了，仅仅通过扩大语言模型的规模，就能带来强大的、task-agnost

作者 | Finn 编译 | 岳扬 Cursor 大概是过去几年里最令人印象深刻的初创公司： 12 个月内年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元， 据报道不久后便突破了 2 亿美元， 紧接着 Tec

作者 | Florian June 编译 | 岳扬 对于 RAG 系统而言，从文档中提取信息是一个不可避免的情况。最终系统输出的质量很大程度上取决于从源内容中提取信息的效果。 过去，我曾从不同角度探讨

MCP（Model Context Protocol）开放协议旨在解决大型语言模型与工具的通信标准化问题，通过在 cursor 引入 mcp 可以解决很多此类需求场景

文章简述了作者如何在写文章时用动图替代视频的过程。给新手读者带来一定的新知识，可以帮助它们更好的写文章。

本文系原作者观点，Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Daniel Kang 编译 | 岳扬 基准测试[1]是评估人工智能系统优势和局限性的基础，对研究指导[2]和行业发展[3]至关重要。

在数字技术的浪潮中，编程语言始终扮演着至关重要的角色。Java，自1995年诞生以来，便以其跨平台的特性和丰富的生态系统，成为了全球范围内开发者们最为青睐的编程语言之一 然而，随着技术的不断进步

作者 | Philipp Schmid 编译 | 岳扬 上下文工程（Context Engineering）是一个在人工智能领域逐渐走红的新术语。行业内讨论的焦点正从“提示词工程”（prompt en

作者 | Anjolaoluwa Ajayi 编译 | 岳扬 检索增强生成（RAG）是许多 AI 工程师又爱又恨的技术（包括我）。 没错，因为从理论上看，它简单极了：“从你的定制数据中检索正确的上下文

一句总结：文章提出了一种名为Mobile U-ViT的轻量级混合网络架构，通过创新的ConvUtr（大核CNN块模拟Transformer模式）、LKLGL（大核局部-全局-局部块）和带下采样跳跃连接

RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库 本篇文章是 Milvus 向量数据库学习的总结篇，打造自己的知识库系统。 RAG是什么 RAG 是retrieval-a

文章深入剖析了 AI 发展史上的四次重大突破 —— 深度神经网络、Transformer + LLMs、RLHF 和推理能力的产生，揭示了每次技术跃进背后都对应着一个全新数据源的发现：从 ImageN