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MCP、RAG、Agent之间的概念和关系，被我和AI协作的12张图总结了
发表: at 21:00MCP、RAG、Agent 最近太火了，搞 AI 的都在聊，但发现身边很多朋友其实并不太懂这些概念，花了一整天和 AI 协作，终于把这些复杂概念画成了 10 张易懂的图解。
吃透MCP的七问
发表: at 20:00Anthropic公司2024年11月份推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）正是为解决这一问题而生的创新解决方案。虽然去年就推出了，但年后才火，证明好东西也需要发酵时间啊。
推荐 20 个热门 MCP Server，让 AI 工具更加强大
发表: at 14:00随着 AI 应用日益普及，各种 MCP（Model Context Protocol）server不断涌现，为 API 集成、数据库操作、文件处理、搜索服务等提供了一站式解决方案。下面整理了 20 个热门 MCP server，每一项均包含功能概述、推荐理由以及详细地址，供大家参考选择！
终于把机器学习中的交叉验证搞懂了
发表: at 12:00交叉验证（Cross Validation）是一种用于评估机器学习模型性能的技术，主要用于避免过拟合并提高模型的泛化能力。它通过将数据集划分为多个子集，并在不同的子集上训练和测试模型，以确保模型能够在新的、未见过的数据上表现良好。
一文搞懂多模态学习（多模态融合 + 跨模态对齐）
发表: at 13:00多模态学习（Multimodal Learning）是一种通过整合多种数据模态（如文本、图像、音频、视频等）来提升模型对复杂信息的理解能力的技术。其核心目标是利用不同模态的互补性与冗余性，突破单一模态的信息局限，模拟人类多感官协同认知的能力。
个人成长书单｜40岁前读完这8本书，用高级思维逆袭式成长，构建AI时代核心竞争力
发表: at 02:00在不断自我蜕变的旅程中，书籍起到了不可或缺的作用。我挑选了对我而言有实际重大帮助的8本书，分为【认知重构】【行为基建】和【关系革命】三个板块，希望能帮助你重构认知和行为系统，更好滴处理家庭与职场的人际关系。
爬虫在deepseek加持下所向无敌
发表: at 15:00AI大模型时代下的爬虫人也需要紧跟智能的潮流，抓住模型发展的契机，使用AI创建新的爬虫定义新的爬虫范式！数据的解析、整理、格式化可以让大模型来提高处理的效率！
微软开源神器OmniParser V2.0炸场：打工人每天白干的3小时，被这款AI一键榨成渣了
发表: at 04:00打工人福音！你的无效加班，终于有救了！面对堆积如山的合同、表格、发票，手动录入到眼冒金星；客户发来的语音留言、视频文件，反复回放记录到耳鸣；跨部门交接的文档格式混乱，核对数据到怀疑人生……
可视化AI模型CNN和Transformer
发表: at 04:00Scalable. Interactive. Interpretable. At Georgia Tech, we innovate scalable, interactive, and interpretable tools that amplify human's ability to understand and interact with billion-scale data and machine learning models.
Claude 官方发布《构建高效的 Agents 指南》全文翻译完整版
发表: at 02:00很多朋友想通读 Anthropic 的这份原版报告，今天我为你带来这篇研究报告的中文翻译完整版。