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理论

MCP 与 API 网关:二者不可互换

MCP 与 API 网关在架构和协议层面存在本质差异,企业应采用专为 MCP 设计的网关方案以保障安全性与可扩展性,而非简单复用传统 API 网关。 我服务的许多组织正在快速采用 模型上下文协议(MCP),以便通过 AI 智能体将服务和数据连接到 AI 模型。 但他们也遇到了熟悉的挑战:既要保护 MCP 服务器和工具的访问安全,又要实现路由、限流、可观测性和开发者门户等能力。
10/27/2025 1:22:00 AM
Jimmy Song

StereoAdapter:北大首提自监督,适配水下双目深度估计

水下环境中的深度感知对水下机器人自主导航、目标检测和三维重建等任务至关重要。 相比单目方法,双目视觉可以通过双目相机直接获得具有度量尺度的3D深度,避免了单目深度固有的尺度不确定性。 然而,将现有视觉算法直接应用于水下场景会遇到显著挑战。
10/27/2025 1:13:00 AM
新智元

LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习

代理系统或者 RAG 方案,基本都需要一个双层记忆架构,这样 LLM 既能保持对当前上下文的专注,又能记住过往交互的内容。 短期记忆负责单个会话内的即时信息管理,长期记忆则跨会话存储知识,让系统能够持续学习和进化。 两者配合,代理才能表现出连贯性、上下文感知能力,看起来更加智能。
10/27/2025 1:11:00 AM
云朵君

多模态开发踩坑实录

你是不是也遇到这种情况:代码写完了、跑起来也没报错,但模型就是“不看图”? 别急,这事儿很常见——多模态开发不难,难在模型是否真支持多模态。 本文用最简单的方式,带你把“文字 图片”的多模态对话跑起来,并告诉你常见坑怎么避。
10/27/2025 1:11:00 AM
红绿灯灯灯灯

手把手带你入门机器人学习,HuggingFace联合牛津大学新教程开源SOTA资源库

入坑机器人的春天来了。 众所周知,机器人学本质上是一个多学科交叉的领域,自 20 世纪 60 年代诞生以来,已经取得了前所未有的进步。 尤其是在大模型诞生,多模态大模型等人工智能技术蓬勃发展的当下,机器人领域与过去经典机器人学产生了重大的变化,机器人学习成为了现代机器人学的中流砥柱。
10/26/2025 7:12:00 PM
机器之心

Transformer 之父“叛逃”:我已经受够了 Transformer!警告:AI研究变得越来越窄,我们需要找到新的架构

编辑 | 听雨出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)“我真的已经受够了 Transformer。 ”——这句话来自 Transformer 的共同作者、Sakana AI 联合创始人 Llion Jones。 在旧金山 TED AI 大会上,这位被誉为“生成式 AI 时代奠基人”的研究者,突然“开炮”——不仅公开批评了整个 AI 行业的研究方向,还宣布自己已经“离开 Transformer”,开始寻找下一次重大突破。
10/26/2025 2:50:25 PM
听雨

「我受够了Transformer」:其作者Llion Jones称AI领域已僵化,正错失下一个突破

这两天,VentureBeat 一篇报道在 Hacker News 上引发热议。 颠覆性论文《Attention is all you need》的作者之一,现任 Sakana AI CTO 的 Llion Jones 在近日的 TED AI 大会上表示他已经厌倦了 Transformer。 是什么,让这位 Transformer 的创造者发出了如此言论?
10/25/2025 10:51:00 PM
机器之心

Cell子刊封面 | 统一虚拟筛选和活性优化,IDEA研究院等提出亲和力基础模型LigUnity

作者 | 论文团队编辑 | ScienceAI2025 年 10 月,一篇题为《Hierarchical affinity landscape navigation through learning a shared pocket-ligand space》的论文,作为封面文章发表于 Cell 旗下期刊《Patterns》。 该研究由粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA)AI4Science 团队、晶泰科技(XtalPi)及华盛顿大学的研究团队联合攻关,成功开发了名为 LigUnity 的亲和力基础模型。 论文地址:(25)00219-3?_returnURL=::,更是一次范式级的革新 —— 它通过构建蛋白质与配体的共享表示空间,让 AI 统一学习并驾驭从大规模筛选到精细活性优化的完整药物发现流程。
10/24/2025 10:22:00 PM
ScienceAI

AI科研走进课堂,海光信息×紫东太初共建「人工智能实训基地」

编辑 | ScienceAI近日,柳州城市职业学院人工智能订单班正式开班,海光信息联合紫东太初为该校打造出首个人工智能实训基地,以「国产芯片 国产大模型」的强强组合,赋能 AI 科研走进高校课堂。 作为中科院自动化研究所研发的跨模态通用人工智能平台,紫东太初与海光信息「师出同门」,既是国内唯一的多模态大模型国家队,也是全球第一个中文多模态大模型。 目前,紫东太初大模型已与海光芯片完成深度适配,具备强大的全栈国产化基础软硬件支撑。
10/24/2025 10:18:00 PM
ScienceAI

教全世界与AI对话的男人,正式加入DeepMind!提示工程封神

全球最牛的提示工程师Riley Goodside,官宣入职谷歌DeepMind了。 Riley前后斟酌了两个月的时间,才拿下了这个决定。 2022年ChatGPT诞生之后,他仅凭和AI聊天,就能年入百万美金,引起全网关注。
10/24/2025 5:36:17 PM

如何把ChatGPT嵌入到自己的应用中?

编辑 | 云昭出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)10月初,OpenAI 的 AgentKit 来得猝不及防! 作为一款面向开发者的全能工具包,能让 ChatGPT 驱动的智能体被嵌入到任何网站或应用中。 它首次亮相于 OpenAI 2025 年 DevDay,目标是让 AI 不止会“聊天”,还能执行动作——比如浏览网页、调用 API、完成多步任务。
10/24/2025 4:48:06 PM
云昭

最强OCR竟然不是DeepSeek、Paddle!HuggingFace新作:六大顶尖开源OCR模型横评!继DS后又杀出匹黑马!

编辑 | 听雨在AI快速进化的浪潮中,文字和图像的界限正在被重新定义。 那些能“看懂”文件、理解图表、读出语义的视觉语言模型(VLM),正在让传统OCR(光学字符识别)进入一个全新的智能阶段。 如果你还以为OCR只是“识字”的工具,那你可能错过了它真正的革命性变化。
10/24/2025 4:42:09 PM
听雨

腾讯 2025 研发大数据报告:50%的新增代码由AI辅助生成,超9成工程师使用AI编程

10月24日,腾讯发布《2025腾讯研发大数据报告》,首次系统披露 2025 年研发进展。 报告显示,AI已全面融入腾讯研发体系,成为驱动研发效能提升的“新引擎”。 超过90%的腾讯工程师使用AI编程助手CodeBuddy辅助编程,50%的新增代码由AI辅助生成,依托WeDev打通研效工具链,串联研发流程,推动公司整体研发效能提升超20%。
10/24/2025 4:20:06 PM

企业级 RAG 系统实战:10 个项目踩过的坑(附代码工程示例)

25 年以来写了 55 篇技术 Blog,字数也累计超过 50 万字。 每篇内容背后都是几十甚至上百个小时的项目工程实践的经验提炼,虽然原创性没话说,但还是产出效率太低,以及也难免受限于个人的经验和水平。 So,从这篇开始,我会把日常闲暇时观摩的一些海外优质内容整理和加工后,附上自己的不同观察和思考也通过文章或者视频的形式发布出来,给各位做个参考。
10/24/2025 3:52:19 PM
韦东东

ChatGPT 涉嫌“诱导”美国 16 岁少年自杀,家属指控 OpenAI 事发前放松安全措施

10 月 24 日消息,今年春季,16 岁的美国少年亚当・雷恩在与 ChatGPT 进行了数月“深入对话”后选择自杀。 据英国《卫报》22 日报道,他的家人最新的指控提出,OpenAI 在雷恩去世前几个月放松了关于自残内容的安全限制,间接导致了这场悲剧。 根据家属的说法,OpenAI 早在 2022 年 7 月就制定了明确的内部指南,要求 ChatGPT 在遇到不当内容时必须拒绝作答,其中包括“宣扬、鼓励或描述自残、自杀、自我伤害、饮食失调”等话题。
10/24/2025 3:39:44 PM
清源

告别“模型军备竞赛”:专业化小模型正成为企业AI落地的务实之选

但规模大并不总是意味着更好,因为规模大通常意味着复杂度增加、灵活性降低。 渐渐地,企业开始意识到,万亿参数模型并不总是其业务的最佳解决方案,并非所有AI解决方案都需要一个巨型大语言模型,更专注的方法有望带来更好的成果。 针对相关数据的特定任务进行调整的小型专用模型正日益受到青睐。
10/24/2025 2:21:34 PM
Ilia Badeev

RAG多岗位简历筛选系统实践:多租户架构设计模式与源码解读

我在8月底的时候,发过一篇基于 LlamaIndex LangChain 框架,开发的简历筛选助手的应用。 后续有星球成员提出希望能增加多个岗位的管理功能,正好接下来的校招活动可以用的上。 这篇在原项目的基础上,核心实现了多岗位并行管理(独立 JD、候选人池、向量索引隔离)和 HR 工作流(标签系统、分组展示、快速操作),同时进行了架构重构(分层设计、数据分库、模块化),并增强了大模型分析输出(四级推荐等级、结构化优劣势)和智能问答(按岗位过滤检索、流式输出)。
10/24/2025 2:18:55 PM
韦东东

均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事

当强化学习(RL)成为大模型后训练的核心工具,「带可验证奖励的强化学习(RLVR)」凭借客观的二元反馈(如解题对错),迅速成为提升推理能力的主流范式。 从数学解题到代码生成,RLVR本应推动模型突破「已知答案采样」的局限,真正掌握深度推理逻辑——但现实是,以GRPO为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。 这些基于均值的优化策略,过度聚焦高概率输出序列,却忽略了「低概率但高信息密度」的推理路径:模型训练早期就会出现熵坍缩,过早丧失探索能力;面对全错的难题时,优势函数直接归零,模型在薄弱环节完全无法学习。
10/24/2025 1:04:00 PM