「Model Context Protocol」共找到 191 篇相关文章
AutoDev 预上下文引擎：预生成代码语义化信息，构建 AI 编程的知识基座
文章介绍 AutoDev 预上下文引擎，指出向量化代码检索性价比低，提出用预生成上下文提升 RAG 效果。Context Worker 能深度解析代码，支持多语言，使用简单，还可结合 MCP 服务获取上下文知识。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
近500页史上最全扩散模型修炼宝典，宋飏等人一书覆盖三大主流视角
宋飏等人所著《The Principles of Diffusion Models》共460多页，系统梳理扩散模型发展脉络与核心思想，以统一数学框架串联多种视角，是研究者参考资料与初学者入门读物。
LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
震惊！13万Star的GitHub仓库泄露了30+款AI工具的核心机密
system-prompts-and-models-of-ai-tools项目是AI界“维基解密”，收录30+款AI工具核心系统提示词。从多维度解密，有完整提示词、跨工具对比等。适用于多种从业者，还给出使用方法。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
拒绝透露姓名，却拿了两个世界第一：具身圈大佬们都在打听它是谁
世界模型赛道竞争激烈，焦点转向统一“预测世界”与“驱动行动”。神秘的MotuBrain模型悄登两国际benchmark榜首，在WorldArena和RoboTwin2.0表现出色，或走World Action Model路线，有望成统一架构代表。
靠“AI 云”爆红的 Vercel，栽在一个第三方AI工具手里！IPO前夕遭黑，200万美元赎金谈崩？
近日，云平台 Vercel 遭入侵，攻击者通过被入侵的第三方 AI 工具 Context.ai 实施攻击。Vercel 确认‘安全事件’，称少量客户受影响，谷歌 Mandiant 团队协助调查。此事发生在其 IPO 前夕，或引发连锁安全暴露。
推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。