文章详细解析了大型语言模型(LLM)中的Function Calling、MCP和A2A三大核心技术。Function Calling通过监督微调实现，教会模型识别意图和参数提取；MCP是标准化工具交互的协议框架；A2A则使AI智能体之间能够协作。文章还提供了系统学习LLM的方法…

文章探讨了大语言模型在构建知识图谱时的根本性挑战，指出生成式模型因文本生成机制与结构化知识需求不匹配而存在幻觉、碎片化等问题。作者提出判别式模型更适合结构化提取，强调断言知识图谱作为可验证基础的重要性，并介绍通过层级关系、规则…

文章讲述了农学背景的王东从销售工作转型学习AI大模型的故事。他通过自学Python、数据库、机器学习等技能，经历多次面试后成功获得AI岗位工作。作者分享了学习路径、面试经验和职场心得，强调了抓住机会和找到适合自己领域的重要性。最后提供了AI大模型学…

企业落地大模型应用需关注精准选模、开发平台搭建和合作伙伴选择三要素。应选择与业务高度匹配的模型，搭建覆盖全生命周期的开发平台，并与经验丰富的AI厂商合作。同时需做好资源投入、数据治理、算力准备和效果评估，通过低代码工具和自动化流…

2026/1/25 今天学的day12的lecode1047和150lecode 1047 class Solution { public: string removeDuplicates(string s) { string res; for(auto i:s){ if(!res.empty()&&i==res.back()){ res.pop_back(); }els…

1. 已知列表xlist(range(9))，那么执行语句del x[:2]之后， x的值为（D）A.[1，3，5，7，9]B.[1，3，5，7]C.[0，1，3，5&…

NaViT是一种创新的可变分辨率视觉Transformer架构，通过引入"Patch n’ Pack"技术，将不同图像的多个补丁打包到单个序列中，使模型能处理不同分辨率和长宽比的图像，无需调整大小或填充。核心创新包括掩码自注意力防止图像…

文章介绍了人工智能智能体协议的定义、种类与架构，重点解析了模型上下文协议(MCP)作为标准化连接层的作用。MCP使AI智能体能与外部工具和服务有效通信，采用客户端/服务器架构，支持多种传输方式。文章详细讲解了如何构建MCP服务器，…