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Apr
19

多智能体协作协议(MCP):LLM 系统中合作智能的未来

本文深入探讨了 MCP 的架构、设计模式、挑战和未来,使其成为开发人员构建下一代 AI 系统的基础概念。

By Zhang Bonnie | Blog
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Apr
16

LLAMA 4 来袭:Meta 全新大模型的技术突破与商业潜力

本文将全面解读 LLAMA 4 的核心功能、架构创新、Meta 的 LLM 发展战略以及其在商业应用中的巨大潜力。

By Zhang Bonnie | Blog
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Apr
06

一文带你了解 Google 的数据科学Agent

在本文中,我们将深入了解 Google 的数据科学Agent、它的功能、工作原理、实际用例、与其他工具的比较以及它对数据科学未来的意义。

By Zhang Bonnie | Blog
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Apr
02

微软CEO纳德拉东京演讲总结:AI时代的三大平台战略与全球使命

2025年3月27日,微软首席执行官Satya Nadella在日本东京的微软AI巡回活动中发表了重要演讲,系统性地阐述了微软在人工智能时代的战略布局与技术创新。

By Zhang Bonnie | Blog
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Mar
17

5天掌握大语言 Agent:Day 5 智能体的伦理考量与未来趋势

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

By Zhang Bonnie | Blog
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Mar
12

5天掌握大语言 Agent:Day 4 智能体的高级研究主题

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

By Zhang Bonnie | Blog
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Mar
07

5天掌握大语言 Agent:Day 3 智能体的应用实践与现实场景

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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Mar
06

5天掌握大语言 Agent:Day 2 基于大语言模型的智能体结构

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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