果冻人工智能

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