人工智能应用

MCP 会成为下一个 HTTP 吗？看懂 AI 交流的下一个前线 还记得互联网刚起步那会儿吗？各种协议乱七八糟，访问方式千奇百怪。后来有了 HTTP（超文本传输协议）。它不只是个协议，而是那个标准化了

还记得冷战吗？相互保证毁灭？核恐惧？ 现在想象一下，把核武器换成能思考的机器。 那些机器学习的速度远远超过人类。 那些机器根本不需要我们——至少现在还不需要——而且很可能永远不会回我们电话。

如果你曾觉得作为一名 ML 工程经理的一天，就是不断切换各种上下文，那你不是一个人。 上一秒你还在审查模型的 ROC 曲线， 下一秒你已经在聊招聘预算， 突然又得去搞模型扩展，

这篇文章讲的是一个非常独特的深度学习框架——生成对抗网络（GANs），我觉得它特别有意思，不仅因为它的工作原理，还因为它正在彻底改变流体力学领域中，尤其是在降阶建模和动力系统这类研究问题上的解决方式。

最近我一直在鼓捣 AI —— 主要是 Claude —— 但它光是回答问题让我有点无聊了。 我想让它干点事儿，你懂的吧？ 比如从网站抓数据，或者去翻我 GitHub 的项目。

最近我一直在琢磨一个问题。我们现在全都沉醉在AI的神奇能力里，看着这些大型语言模型像拉斯维加斯的老虎机一样，不停地中大奖。但我自己有个简单的原则：

用 GPT-4o 制作的图像 自从我开始开发、学习、并使用AI以来，这玩意儿里一直有个我们科技圈叫作“黑箱”的东西 —— 某种在某种程度上无法预测的成分。 很可能你我都花过不少时间分析输出、调整训练数

斯科特在《星际迷航IV》中尝试与非乌托邦技术对接 2014年，我在哥本哈根的一个小型可穿戴技术大会上做了一个演讲，地点就在提沃利花园街对面的一间小房间——我记得这个细节，因为每隔几分钟就能看到过山车飞

作者：John Battelle 当生成式AI迎来投资热潮、产品发布和炒作高峰时，我们大多数人在奔向“下一个大事件”的过程中，忽略了一个深层次的缺陷。我们现在主流的AI产品和服务（比如OpenAI、G

我知道我们已经聊过很多次，关于LLM是怎么运作的，它们的影响力，还有它们的使用场景。但尽管现在有那么多讲LLM的文章，它们本质上还是个黑箱。 但我们真正要问自己的问题是，为什么理解这些系统的内部结构很

一家公司由三位没有产品、只有一个展示他们给世界的21句信件的网站的人创立，却以320亿美元的估值筹集了资金，相当于现代汽车这样的公司。

AI 领域是个庞大而复杂的世界。Matt Turck 每年都会发布他的 Machine Learning、AI 和 Data（MAD）领域图谱，每次看起来都越来越疯狂。

本文作者的观点是： 当AI系统彼此引用对方“幻想”出来的虚假信息时，信息生态将陷入一个自我循环的扭曲现实中，导致人类社会被误导、被欺骗，甚至危及法律、

图像由作者使用 AI 生成 真正的记忆艺术，是专注的艺术。—— Samuel Johnson 大型语言模型（LLMs）展现出了惊人的能力，从架构上来看，它们基于 transformer 构建。在每一层

IQ 测试结果 这次感觉不太一样 —— 看起来不像是 Google 又一次失败的发布。我不是想贬低 DeepMind 团队之前的努力，但说实话，他们过去确实没总是达到用户的预期。 就在几周前，Goog

这是一篇关于在你的应用里使用一种新型软件的文章。你肯定听说过了——它叫做 AI。 下面你不会看到什么高级概念、智能体、RAG、聊天机器人，也不会有关于“很快就能做到”的承诺。大多数例子甚至不会直接让用

Meta最新开源模型在效率、规模和多模态理解上树立了新标杆 作者：Devansh 本纯技术博文很长，这里把作者的核心论点列出来，给不希望花太多时间来阅读长文的朋友快速获得关键技术知识。 Llama 4

未来的超级智能，不是简单更聪明的人类，而是完全不同层次的新存在。 Michael Bass在这篇文章里提出了一个核心警告：如果我们无法在超级智能诞生之前，把它的目标和人类利益对齐，那么人类可能不仅会被

横跨150个任务和五大MAS框架的失败模式分类法 作者：Salvatore Raieli 图片由作者使用AI生成 “失败本身不可怕，但不改变才可怕”——John Wooden “一个组织，无论设计得多

未来不是快来了——它已经在这里了。而且，它正在帮你写代码，修Bug，甚至在设计你的UI。 我的名字叫Shivam Maurya，最开始，我只是想慢慢变好，没想到，这个简单的念头，最后发展成了一个强大的