理论

谈谈 RAG 的四个级别

选择正确的 RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体的用例和实施要求，确保系统符合任务需求。 Agentic RAG 的重要性将日益增加，与Agentic X的概念相一致，其中代理能力嵌入个人助理和工作流程中。这里的“X”代表代理系统的无限适应性，能够实现无缝任务自动化和跨不同环境的明智决策，从而提高组织效率和自主性。

4/21/2025 6:25:00 AM

晓晓

企业级RAG选择难题：数据方案的关键博弈

智能时代，企业数据每日剧增。员工寻找答案的效率直接影响工作流程，StackOverflow调查表明54%的开发者因等待问题答案而工作中断。信息就在那里，却被深埋在企业资源迷宫中。

4/21/2025 4:50:00 AM

大数据AI智能圈

基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统

在大模型 Agent 发展浪潮下，如何通过模型驱动外部工具调用（Tool Calling）已成为构建智能业务系统的关键能力。本文将手把手带你通过 Spring AI MCP（Model Context Protocol） DeepSeek-R1-7B 打造一个可落地的企业级智能 Agent。项目背景与架构设计技术选型Spring AISpring 官方推出的 AI 接入框架，支持 LangChain、MCP、RAG 等能力；MCP（Model Context Protocol）模型与工具之间通信的协议桥梁；DeepSeek-R1-7B国产高性能开源大模型，已支持 Chat Completion、Tool Calling 接口；Ragflow用作 RAG 架构引擎（可选）；系统功能用户向模型提问模型判断是否调用工具（如数据库查询）MCP 注册的工具服务完成任务模型生成最终响应环境准备安装依赖复制本地部署 DeepSeek-R1-7B 模型推荐使用 vLLM 启动 DeepSeek-R1-7B 模型服务：复制构建 Spring AI MCP 工具服务示例业务：产品信息查询复制注册 MCP 工具复制模型端配置（Ragflow 示例）在 ragflow.config.yaml 中配置模型地址及 MCP 工具启用：复制前端调用（可选）复制测试效果用户输入：复制输出结果：复制模型会自动触发 query-product 工具，无需用户指定，展示 Agent 工具能力。

4/21/2025 4:22:00 AM

编程疏影

告别SQL！四大技术重构数据查询：Text2SQL/RAG/TAG/MCP谁主沉浮？

想象这样的场景：市场部新来的实习生对咖啡机说：“帮我查华东区过去半年销量TOP3的爆款饮品，按周环比增长率排序。 ”系统秒速生成动态报表——这不再是科幻片桥段，而是自然语言查询技术带来的现实革命。随着大模型突破性发展，企业数据正从“程序员黑箱”迈向“全员可探”的新纪元。

4/21/2025 4:10:00 AM

推推君

Cursor模型选型终极指南：解锁高效开发新姿势

引言在AI驱动开发的浪潮下，如何选择合适的工具模型成为决定项目成败的关键。本文将结合MacOS环境下的Cursor 0.48.9实战体验，深度解析四大核心模型（Auto/Claude 3.7/GPT-4O/Gemini 2.5）的选型策略，助您构建高质量开发闭环。一、智能开发新范式：Cursor的核心优势作为新一代AI开发利器，Cursor通过模型即服务的架构重塑开发流程。

4/21/2025 3:30:00 AM

前端组件开发

网络安全的战略性AI准备：从炒作到现实

构建网络安全中强大的AI就绪框架，基础概念至关重要，这些概念涵盖了企业的技术、数据、安全性、治理和运营流程。 AI就绪的表现AI在网络安全中的潜力在于其能够自动化、预测并增强随着威胁不断演变和复杂化而至关重要的决策能力。例如，AI模型会处理网络流量模式以检测异常或基于历史数据预测潜在的攻击路径。

4/21/2025 2:00:00 AM

Aditya

十个AI网站生成神器，还没等咖啡凉透，网站就搭好了！

让AI帮你解决麻烦事，你只需专注想法本身，不再为技术抓狂。我们说实话吧：大部分人其实并不享受从零开始做网站的过程。要么技术太复杂，要么进度太缓慢，要么就是纯粹头大。

4/21/2025 12:00:00 AM

dev

近40年前「拉马努金图」概率的赌局，被姚班校友黄骄阳等三位数学家用物理方法终结

一切始于一场赌局。 20 世纪 80 年代末，在洛桑的一次会议上，两位数学家 Noga Alon 和 Peter Sarnak 展开了一场友好的辩论。两人当时都在研究由节点和边组成的集合即图，他们特别想更好地理解一种名为「扩展图」的看似矛盾的图类型，这种图的边相对较少，但仍然高度互连。

4/20/2025 2:39:00 PM

机器之心

264页智能体综述来了！MetaGPT等20家顶尖机构、47位学者参与

近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。然而，目前的大部分 Agent 应用仍是 LLM 能力的简单 “封装” 或延伸，距离真正通用的智能实体尚有距离 —— 在面对复杂的真实世界时，Agent 往往会暴露出推理规划、长期记忆、世界模型、自主进化以及安全对齐等核心能力不足的问题。为了系统性地应对这些挑战，以构建真正具备通用能力的未来智能体，MetaGPT & Mila 联合全球范围内 20 个顶尖研究机构的 47 位学者，共同撰写并发布了长篇综述《Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems》。

4/20/2025 10:33:00 AM

机器之心

推理模型其实无需「思考」？伯克利发现有时跳过思考过程会更快、更准确

当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。这项研究认为显式思考过程会显著增加 token 使用量和延迟，导致推理效率低下。就比如在控制延迟条件时，NoThinking 的效果就显著好于 Thinking。

4/20/2025 10:24:00 AM

机器之心

Nature子刊，EPFL与上海交大用多模态Transformer精准预测全局最低吸附能，助力催化剂设计

在大规模催化剂筛选中，快速评估催化剂表面与吸附质之间的全局最低吸附能（Global Minimum Adsorption Energy, GMAE）是一项关键任务。然而，由于每种表面/吸附质组合往往对应多个吸附位点与复杂构型，传统基于密度泛函理论（DFT）的计算方法面临高昂的时间和资源成本。为应对这一挑战，来自洛桑联邦理工学院（EPFL）的 Philippe Schwaller 教授团队与上海交通大学（SJTU）贺玉莲教授团队联合提出了一种多模态 Transformer 框架 AdsMT，该研究的共同一作为陈俊武（现 EPFL 博士生）和黄旭（现 UC Berkeley 博士生）。

4/19/2025 12:43:00 PM

ScienceAI

6周搞定18个月的工作量，爱彼迎不满老工具，暴力循环大模型怒迁代码，效果出奇好，怎么回事？谷歌亚马逊也做过类似的事

编辑 | 云昭Anthropic首席执行官Dario时不时就会出来发声，声称人工智能即将取代人工编码，或者抛出一个惊人的数字，预测在短短6个月内将有90%的编码工作将被AI取代。这种措辞无疑有夸大的成分，但这里想说的是，这并非空穴来风，或许6个月内AI不会取代90%的程序员，但取代90%的编程工作不无可能！因为企业接纳和适配大模型的速度远比我们想象得要快！

4/18/2025 4:05:39 PM

云昭

谷歌的“双子星”，正在围剿一众大模型

编辑 | 云昭继昨天凌晨OpenAI推出满血o3、o4-mini之后，没想到谷歌迈着“LLM王者”的步伐给出了自家的模型SOTA研究Gemini2.5 Flash。如果说o3主打的是“干实事”，那么谷歌这次的新发布则是告诉我们：什么是“成本可控”的极致性价比。这次的发布以后立马引来一众开发者的讨论，不过这次不是负面的，而是全面的好评。

4/18/2025 3:53:03 PM

云昭

Jeff Dean演讲回顾LLM发展史，Transformer、蒸馏、MoE、思维链等技术都来自谷歌

4 月 14 日，谷歌首席科学家 Jeff Dean 在苏黎世联邦理工学院举办的信息学研讨会上发表了一场演讲，主题为「AI 的重要趋势：我们是如何走到今天的，我们现在能做什么，以及我们如何塑造 AI 的未来？」在这场演讲中，Jeff Dean 首先以谷歌多年来的重要研究成果为脉络，展现了 AI 近十五年来的发展轨迹，之后又分享了 Gemini 系列模型的发展历史，最后展望了 AI 将给我们这个世界带来的积极改变。 AI在线将在本文中对 Jeff Dean 的演讲内容进行总结性梳理，其中尤其会关注演讲的第一部分，即谷歌过去这些年对 AI 领域做出的奠基性研究贡献。

4/18/2025 1:14:00 PM

机器之心

AI应用创业公司：大模型最近的突破，全是作弊

「AI 大模型自去年 8 月以来就没有太大进步」。这是一位 AI 创业者在近期的一篇博客中发表的观点。他在创业过程中发现，自去年 8 月以来，AI 大模型（如 Claude 3.7 等）在官方发布的基准测试上声称的巨大进步与实际应用场景中的有限提升之间存在明显脱节。

4/18/2025 1:04:00 PM

机器之心

知识图谱与其它知识库的关系

知识图谱与传统知识库：解构数据连接的哲学传统企业数据库和知识库长期以来一直被当作信息的仓库，它们好比一个个分隔的抽屉，每个抽屉里都整齐地存放着特定类型的信息。企业习惯了这种存储方式，却很少思考：我们真的需要将信息放在不同的抽屉里吗？知识图谱打破了这种传统思维，它将信息视为一张巨大的网络——每条信息都是网络中的一个节点，节点之间通过各种关系连接起来。

4/18/2025 12:49:58 PM

大数据AI智能圈

MCP彻底火了！10+疯狂用例，展示AI整合未来无限可能

想象一下，把你的 AI 智能体真正连接到现实世界——就像直接给它一台手机、一款设计软件、一个浏览器，甚至是一间音乐工作室，然后对它说：“去创造吧。 ”这就是 Modular Command Protocol（模块化命令协议，简称 MCP）正在实现的事。你可以把 MCP 看作 AI 智能体世界里的“USB-C接口”：一个通用的连接标准，让各种工具、API 和应用程序能够干净、稳定地与 AI 模型沟通。

4/18/2025 12:33:53 PM

dev

SS 2025｜ConRFT：真实环境下基于强化学习的VLA模型微调方法

本文第一作者为陈宇辉，中科院自动化所直博三年级；通讯作者为李浩然，中科院自动化所副研；研究方向为强化学习、机器人学习、具身智能。视觉-语言-动作模型在真实世界的机器人操作任务中显示出巨大的潜力，但是其性能依赖于大量的高质量人类演示数据。由于人类演示十分稀缺且展现出行为的不一致性，通过监督学习的方式对 VLA 模型在下游任务上进行微调难以实现较高的性能，尤其是面向要求精细控制的任务。

4/18/2025 12:25:34 PM

机器之心

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