RenGJ010617的博客

AI Agent虽然充满想象空间，但其技术成熟度和商业化落地仍面临诸多挑战。相比之下，Agentic Workflow以其简洁、高效和灵活的特点赢得了市场的青睐。从知识工作者的日常办公到企业的复杂业务流程，Agentic Workflow正在逐步改变我们的工作方式。

Science文献解读：AI无法生成真正的AI Agent。未来或许可能出现更接近智能 agent 的 AI 系统，我们可以讨论如何应对这些假设的 AI 系统，但大模型并非这样的系统，它们更像印刷术、图书馆目录或互联网技术一样，是人类文化与社会技术发展长河中的一部分。

什么是MCP协议？人工智能知识分享的“新桥梁”，Manus使用的MCP协议到底是什么？当一个大型语言模型（比如GPT或Claude）需要访问外部数据源时，它是如何完成这个任务的？如果模型需要调用搜索引擎、读取数据库或者解析图片中的文字，这些复杂操作是如何实现的？今天，我们就来聊聊一种专门为这些问题设计的解决方案——MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）。

瀑布流+无限滚动+懒加载的结合能够提升用户体验和页面性能：瀑布流以错落有致的布局呈现内容，增加视觉吸引力；无限滚动让用户无需翻页即可持续浏览，提高交互流畅性；懒加载则延迟加载非可视区域的内容，减少初始加载时间与资源消耗，从而实现高效、动态且美观的内容展示。

在AI时代，作为一名先进技术的接受者，学习者，我迫切的希望能见识到优质、准确的整合内容以及前瞻性的理解。模型的评价对比应该科学、理性，而不是比谁的嗓门更大，宣传功夫更深。

越来越多的创作者用醒目标语强调"本视频未使用AI生成"；在餐饮行业，"现炒无预制菜"的招牌成为品质象征。这种现象背后，折射出公众对技术介入生产流程的复杂态度。作为全栈工程师，我们对这类现象有着双重敏感：既理解技术工具的价值，又目睹技术滥用带来的信任危机。AI只能当做秘书，而不能当做leader；只能当做同门，不能当做导师；只能当做顾问，不能当做专家。当你无法理解AI，无法驾驭AI的时候，就是距离被AI控制最近的时候，与其如此，不如先“抗拒AI”，等自己有足够的能力驾驭了，再来享受AI的便利。

一文详解如何使用AI工具免费一键生成PPT？生成的质量如何？有什么开发启示？生成式PPT的未来发展需要注意什么？

以一名lol资深玩家和全栈开发工程师的的视角，结合分布式系统架构理论与大模型辅助，解析lpl饭圈生态及其带给开发工程师的启发。

        2024年DeepSeek宣布推理成本下降80%时，行业曾以为看到了曙光。但现实是残酷的——全球前50大AI公司中，仍有43家处于净亏损状态。这让我想起19世纪铁路泡沫时期，每英里铁轨的造价下降反而刺激了更疯狂的扩张，直到整个行业不堪重负。        正如Linux之父Linus Torvalds所言："真正的突破往往来自对约束的创新性突破。"当行业集体走出"堆砌算力"的迷思之时，就是AI价值爆炸的黎明破晓之刻。

当DeepSeek的技术红利开始消退，我们正站在算力悬崖的边缘。那些能跳出参数竞赛魔咒，在可信计算与价值网络中重构竞争力的开发者，将会成为下一个技术周期的领航者。这场变革不是渐进改良，而是一场关乎AI存亡的范式革命——要么进化，要么消亡。

DeepSeek的突破无疑将竞争维度从“硬碰硬”的算力堆砌转向“巧实力”的算法创新，为后发者开辟了新赛道。然而，硅谷巨头的天价投资和持续膨胀的算力需求表明：算法优化是“节流”，而算力基建才是“开源”。在可见的未来，两者的螺旋式博弈仍将定义AI时代的权力格局。

一边是模型能力引爆全网的核聚变反应，一边是算力资源在流量洪流中的苦苦支撑。今天，我经过实践验证了一条免费满血版的DeepSeek-V3/R1调用道路，本文将手把手教你借助tx云在本地客户端调用“DeepSeek-V3:671B”和“DeepSeek-R1:671B”两大模型，算力性能吊打本地部署的水平。

当模型部署门槛降低后，如何设计更具创意的应用场景？当开源社区以每月30%的速度贡献新模块时，怎样构建可持续的技术护城河？或许正如Linux当年开启的开源盛世，DeepSeek正在为AI时代的技术创新写下新的注脚。唯一可以确定的是，那些还在纠结于调用哪个API接口的开发者，即将错过这个时代最激动人心的技术浪潮。

MongoDB Atlas 的向量搜索功能为语义搜索和 RAG 提供了一个高效的数据库管理平台。在这个全新的应用场景下，Atlas 的向量检索能力支持开发者实现高效的知识检索和增强型生成应用，使其在智能客服、知识问答、个性化推荐等场景中大放异彩。结合生成式模型的 RAG 应用，MongoDB Atlas 提供了从数据存储到智能生成的完整解决方案，展现出其在现代应用中的巨大潜力。希望本文能够帮助大家更好地理解 MongoDB Atlas 的语义搜索功能和 RAG 的实际应用。

模糊搜索作为搜索技术的基础部分，凭借其较强的容错性和高效性，广泛应用于各类场景。然而，在需求越来越复杂的今天，模糊搜索的局限性也逐渐显现，尤其在深层语义理解和复杂查询中。因此，模糊搜索在与语义搜索等新型搜索方式结合的过程中展现了更大的潜力。希望本文对你理解模糊搜索的背景、原理及应用有所帮助，助力你在实际项目中灵活运用这一工具。

Chroma 提供了一种新型的搜索方式，通过语义搜索替代传统的关键词匹配，大大提高了信息检索的精度和用户体验。在信息爆炸的时代，语义搜索的出现满足了人们对高效信息获取的需求。随着大模型的发展，Chroma 等技术将会进一步提升信息检索的智能化水平，为各类应用场景带来更多可能性。

GPT-4和GPT-4o不是早就出来了吗？为什么GPT-4o mini的出世引来这么大的轰动呢？因为它免费、因为它快、因为它接口便宜、因为它同步开启了GPT-4o-mini-2024-07-18的微调。因为你还没有点开文章，所以不知道啊~