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你有没有想过，未来的 AI 不仅仅能和你聊天、回答问题，还能像一个得力助手一样，帮你规划旅行、分析报告，甚至处理更复杂的多步骤任务？这背后可能就隐藏着一种被称为 MCP (或者类似概念) 的技术趋势。今天，我们就用大白话聊聊这个让 AI 更“能干”的“超能力”。 一、 初识 MCP：“AI 自主决策 + 动态调用工具” 是什么意思…

人工智能的飞速发展正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，其中在文字创作和艺术创作领域所展现出的能力尤其引人注目。一个被广泛认可的观点是，尽管优秀的、真正触动人心的作品往往出自人类之手，是经过反复打磨和倾注心血的结晶，但人工智能在创作方面已经能够媲美高达95%的作品 ^1^。这个论断引发了深刻的思考…

https://bibigpt.co/share/html/0f842401-022f-4b3a-9c29-8da8e07fd611 AI 摘要：普通人面对人工智能，最容易犯这2个错误。#尹烨科普 #尹烨罗振宇聊人工智能 摘要 这段视频中，华大集团CEO尹烨以生动的“铁匠铺”比喻，阐述了普通人面对人工智能（AI）时最容易犯的两个错误。他强调，AI并非万能，不能完全替代人类工作，而…

很多人总担心被AI抢工作，其实真相是：AI真正要拆的不是某个岗位，而是我们习以为常的"公司"这栋楼。 在人类历史上，每一次重大技术革命都深刻改变了生产关系和社会结构。蒸汽机带来了工业革命，电力和石油催生了第二次工业革命，计算机和互联网引领了信息革命。而今天，我们正站在人工智能革命的风口浪尖，这…

幸福具象化 当一个人的月薪仅有两千时，生活会显得相当拮据。在城中村的握手楼里，居住环境极其恶劣，房间狭小昏暗，终日不见阳光，甚至还会有蟑螂出没。这样的居住条件，可能连一张属于自己的床都难以拥有，生活压力巨大。 然而，当薪资提升到月薪五千后，生活仿佛被按下了“美颜”按钮，开始变得有声有色。此时，阳光也…

奇点临近：AI驱动的人类文明跃迁与多维演化 人类的进化史是一部不断加速的历史。从生物学角度看，人类出现的历史有600万年；现代智人已有约20万年历史；而文明的出现仅有短短5000年。这种加速度背后有着深刻的逻辑：每一次关键技术的突破都为人类创造了更多的剩余时间和精力，从而推动下一轮更快的进步。 农业革命是第一…

引言 科幻作家阿瑟·克拉克曾提出“任何足够先进的科技，都与魔法无异”。但若我们深挖这种“魔法”的本质，会发现它的核心燃料往往是算力——一种将信息转化为现实改造能力的资源。近年来，一个被称为“算力幂律”的理论逐渐浮出水面：文明等级与可控算力呈指数正相关。这究竟意味着什么？让我们从人类历史与未来图景中寻找答案…

在物理学中，熵（Entropy）是衡量系统混乱程度的指标，而热力学第二定律告诉我们：孤立系统的熵永不减少。宇宙的终极命运，或许是一个所有能量均匀分布、不再有生命与运动的“热寂”（Heat Death）。但人类似乎天生抗拒熵增——我们建造城市、发展科技、创造艺术，不断在局部建立秩序。这种努力是否反而加速了宇宙整体的熵增…

"认知逃逸：技术进化速度终将超越生物进化容差" 这一概念揭示了人类认知与生理进化的天然局限性与技术指数级发展之间的根本矛盾。 核心概念拆解 技术进化速度 遵循摩尔定律的指数增长，技术迭代周期以月/年为单位（如AI模型的参数每年增长10倍）； 典型案例：GPT-3（2020年）到GPT-4（2023年）的语言理解能力…

人类出现的历史有600万年，现代人类也有20万年历史，而文明出现只有5000年。导致文明快速进化的主要因素是：人类驯化了动植物，能积累大量剩余产品，也就有时间和精力去推进技术，社会和文化等。 按照这个逻辑，AI的出现和发展，进一步解放人类的劳动，是不是又一次的导致人类将剩余大量的时间和精力，那么人类的未来将…

1.谷歌前CEO说现在像电力革命前夕 在2024年8月13日，谷歌前CEO埃里克·施密特在斯坦福大学的演讲中指出，尽管AI技术已经取得了显著的进步，并在许多领域得到了广泛应用，但其真正的潜力尚未完全释放。他强调，当前的AI应用大多集中在替代或辅助人类完成特定任务上，而未能引发深刻的组织变革。这种情况类似于19世纪末期电…

大模型解谜LLM Riddles题解[/caption] 用普通人听得懂的人话总结： 1，新的chatgpt已经学完世界5000年以来的所有知识，一直到2023年，已经没有他不知道的任何知识。 2，ChatGPT已经为任何人及任何公司建立垂直小模型（中国几万家垂直细分的AI公司将100%全部倒闭）。 3、多模态：文字图片语音视频都完备了。 4、赚钱商业…

正如网友所说的，借助 AutoGen，以后完成某项任务，用户只需给出需求，敲下回车，中间过程完全不用管，任务自动就完成了。 一个项目，用了短短两个星期的时间，星标量从 390 狂增到 10K，并在 Discord 上吸引了 5000 多名成员，如此爆火的项目便是微软最近发布的全新工具 AutoGen。 我们可以将 AutoGen 理解为一个框架，…

本文主要讲的内容： 类AutoGPT应用的背后技术原理。 更抽象一层，其实是解释：LLM（GPT）是怎么实现自己学会使用工具的？ 1）LLM怎么将人类需求分解成任务； 2）LLM怎么知道什么任务要使用什么外部工具； 2）LLM怎么学会使用这些外部工具的； —大约5300字，概览如下： 1、为什么研究这个（LLM是怎么学会使用外部工具的…

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ 本文 约7500字 ，建议阅读15分钟 LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本、故事、论文和程序；它可以被视为一个强大的通用问题解决器。 [ 前言 ]以LLM（大语言模型）作为核心控制器构建智能体是一个很酷的概念。AutoGPT、GPT…