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现在AI时代了，我们不应该让AI自动来替我们创建这些笔记文件吗？顺便在概念之间自动建立起双向链接关系，以便我们浏览和学习，甚至再用一些记忆曲线之类的东东帮我们记忆和复习。岂不美哉！根据这些需求，我们大致选择工具和方案：用AI提取知识点概念；用AI自动编程工具来给我们写Markdown文件，并建立双向链接；用随机抽查或者记忆曲线之类的方法帮我们时不时温故知新。这样的工具有很多，本篇我们主要选用如下几个：当红大模...

我们知道，检索增强生成RAG通过整合外部知识库与生成模型，有效缓解了大模型在专业领域的知识局限性。传统的知识库以文本为主，通常依赖于纯文本嵌入来实现语义搜索和内容检索。然而，随着多模态数据需求的增长和复杂文档处理场景的增多，传统方法在处理混合格式文档（如包含文本、图像、表格的PDF）或长上下文内容时，往往面临性能瓶颈。​​CohereEmbedv4​​的出现为这些挑战提供了创新解决方案，其多模态嵌入能力和长上下文...

模型上下文协议MCP是一种开放协议，旨在标准化AI应用程序与外部数据源和工具的连接方式。其核心目标在于简化大型语言模型LLM与各种上下文和工具的集成，从而解决将多种LLM与多种工具相集成的复杂性问题。之前的文章介绍了一个挺不错的MCP应用案例，​​用MCP让大模型自动批量下载文献，太香了！​​但你有没有想过，自己动手打造一个MCP服务呢？想象一下，亲手设计一个智能工具，无论是处理数据、调用外部API，还是生成自定义报...

在当今数字化的时代，信息和知识如同浩瀚的海洋，而我们每个人都要在其中寻找属于自己的宝藏。想象一下，作为一名医生，你手中握有海量的科研资料，它们如同一座座知识的孤岛，等待着被探索和整合。如果能够拥有一位专属的“知识机器人”，它不仅能够学习并吸收你所有的资料，还能在你需要时，迅速为你提供精准的答案，这将是多么令人向往的事情啊！你无需再耗费大量时间在繁琐的资料检索中，只需简单地向它提问，答案便如自来...

在这个教材知识爆炸的时代，如何高效地帮助孩子掌握知识、培养学习兴趣，成为了许多家长的共同课题。而以大语言模型为代表的人工智能技术的出现，为解决这一难题提供了一种全新的可能。利用AI，不仅能帮助我们家长快速掌握孩子正在学习的内容，从而便于与他们进行更有效的沟通，增进「亲子关系」；同时，AI还能拓展我们的思路，为孩子提供更多启发和灵感，让他们的学习过程更加丰富多彩。大模型海选首先，我们需要选择一个你比...

MCP最近这么火，你还不知道它是啥吗？别慌，动手实战一番就包你明白了。而且，咱这个是真的实战，绝对干货啊，全网少见的干货。我们之前讲了很多建立知识库之类的，新鲜的知识才有意思嘛。问题是新鲜货哪里来呢，徒手去搜索加下载？2025年了，咱不能这么干了。你有没有想过让大模型自动给我们搜索、下载、解读文献，一条龙服务？即便像DeepResearch之类的服务也主要是帮你搜索和整合资源，但不给你下载资源对不。实际上，是可以...

1、目录LLMs的演变格局超越文本：拥抱多模态思考模型：何时让人工智能“思考”工具使用：互联网搜索和深度研究深度研究：通过集成搜索和推理生成全面报告文件上传用于文档和多媒体Python解释器：动态代码执行和数据分析自定义视觉和代码工具：Claude工件和光标作曲器音频交互和NotebookLM播客生成视觉模态：图像输入OCR、图像输出和视频处理个性化：记忆、自定义指令和自定义GPTs初学者的经验教训：最大化你的LLM体验结束语2、L...

你是否思考过：大模型是如何做到既能到出口成章又能演算数学题的呢？今天，让我们用实例来揭开大模型中「思维链」的神秘面纱。1、什么是思维链技术？简而言之，思维链技术就是让大模型在回答问题时，不再只给你一个冰冷的答案，而是会抽丝剥茧般地一步步展示它是如何找到答案的。要知道，传统LLM的训练目标是预测下一个token，而不是系统地推理数学问题。它们在庞大的文本语料库中学到了各种模式，但「数学公式的严谨推演」并非...