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蓝色的信封
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4月前
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4月前
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5月前
以后人人一个AI老爷爷

Alchian花生: 吴恩达刚刚发了篇文章讲最近的o3-mini、Gemini2.0的进展，以及谈及由此带来的生产力提升的思考，最后得出结论：AI技术正从专业工具转变为工作流的核心组件。效能革命的本质不在于替代人力，而是通过架构革新释放人类专业潜能。保持学习，迎接指数级生产力变革的时代。 然后，我的DeepSeek改写产品1分钟就完成带原版图文的翻译且可以线上分享了，毕竟「翻译」不过是改写的特殊形态罢了。 原文链接：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-287/ 翻译稿1（普通风格）：https://ds.huasheng.ai/article.html?id=j5kuXX322XrJYTIr8Eo1 翻译稿2（理查德费曼风格）：https://ds.huasheng.ai/article.html?id=sD711QS12WZo2icg4eWc 翻译稿3（大冰风格）：https://ds.huasheng.ai/article.html?id=a9Qvon0GhtH70gcH3qvy 翻译稿4（乔治卡林）：https://ds.huasheng.ai/article.html?id=a9Qvon0GhtH70gcH3qvy

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5月前
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5月前
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5月前
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7月前
近期一直在写工作流的提示词工程，因为现在用的API多数是中转的，Claude sonnet和其他高级API都很不稳定，为了保障AI输出质量稳定，系统提示词经常就到了数百上千行，还好是用cursor，不然手动写不知道写到什么时候去😂
#cursor #提示词工程
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7月前
去看官方文档吧，官方明确了几个概念，host，server和client，Claude desktop相当于host，这个host内置开发了client，我们对外数据接口常规情况属于server，server是外部的，所以你需要自己在终端运行server服务，比如mcp sqlite。 //@钱塘创客: 请教一下，在你的sqllite查询案例里面，mcp client和server是claude destop内置的还是另外写的符合mcp协议的代码？

艾逗笔: 聊几点我对 Anthropic MCP 的看法： 1. 并没有像自媒体鼓吹的那样夸张，还不至于让 AI 行业变天，依然有很长的路要走； 2. 可以简单理解跟大模型已经支持的 Function Calling 是同一个东西，本质是为了让大模型可以调用外挂的服务，对接更多的数据和能力，再作为补充上下文回答用户的问题； 3. 区别点在于：Function Calling 由大模型通过 HTTP 请求第三方的外挂 API，而 MCP 是由大模型通过 RPC 请求第三方的外挂服务； 4. 从接入方式上看，Function Calling 更简单，第三方只需要写一个 API，再在大模型配置对 API 的请求参数即可。MCP 接入起来要复杂一些，第三方需要写个服务，实现协议里定义的 RPC 方法，再在大模型里面配置服务地址和参数，大模型客户端在启动的时候需要做一次服务发现，再连接到配置的 RPC 服务，才能在后续对话过程调用； 5. Function Calling 和 MCP 的核心和难点都在于大模型侧的意图识别，用户随机提问，如何找到匹配的外挂服务，实现 RAG，这是所有大模型面临的通用难题（比如 ChatGPT 有几百万的 GPTs 应用，如何根据用户提问路由到最匹配的那个 GPTs 来回答问题），MCP 协议并不能解决这个问题。Claude 客户端目前的实现方式，是让用户自己写个配置文件，告诉大模型有哪些可以调用的服务，再由 Claude 在对话时自动识别，跟 ChatGPT 之前让用户选择使用哪些 Plugins 的逻辑一致； 6. MCP 的亮点是定义了一套标准且相对完善的协议，对于大模型和应用的生态协同有很大的指导意义。类似由微软提出并在 VS Code 实现的 LSP 协议一样（定义了编辑器如何与第三方语言服务交互，实现代码补全/类型约束/错误提示等功能）。MCP 协议的适用对象主要是大模型/应用客户端和第三方服务，跟 LSP 不同的是，编程语言的数量相对有限，最多几百个语言服务，社区协同下很快就能全部支持，编辑器可以根据文件的后缀快速定位到要调用的语言服务。MCP 适用的第三方服务是海量的，MCP 的发展取决于有多少第三方服务愿意基于这套协议去实现 RPC 服务，最关键的还是大模型/应用客户端对海量 MCP 服务的路由寻址问题（没有固定的后缀，只能靠意图识别或者人工配置）。 7. OpenAI 最初开放的 API 协议已经成了一个约定俗成的标准，后来的大模型在开放自家 API 时都会选择兼容 OpenAI 的 API，主要原因有两个：一是 OpenAI 的 API 开放的早，很多应用接入了，兼容它对第三方接入友好；二是 OpenAI 的 API 实现的确实很规范，照着模范生抄作业何乐不为。MCP 会不会也跟 OpenAI 的 API 协议一样，成为行业内的新标准，这个问题取决于先有鸡还是先有蛋：如果有足够多的第三方服务基于这套协议开放了自己的服务，其他大模型/应用客户端应该会跟进；如果主流的大模型/应用客户端都支持了这套协议，那么作为一个第三方，也肯定愿意按这套协议开放自己的服务（比起为 GPTs / Coze / Dify 分别写一个 API 给智能体调用，MCP 服务只需要写一次，可以在任意支持 MCP 的客户端调用）。 8. MCP 目前不支持 Remote Server，不能在网页版调用，只能在 Claude 桌面版使用。我写了一个用 Claude 客户端分析群聊记录的程序，结合实例来看 MCP 的应用，很好理解。MCP 的想象空间还是很大的，未来可期。 个人经验之谈，有表达不当之处，欢迎补充讨论。🌚

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蓝色的信封
8月前
推荐这个 Recraft.ai 选择风格生成套图后可以直接下载矢量图和其他格式文件，大大减轻美术的工作负担
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蓝色的信封
8月前
今天一直在写prompt，对比claude-3.5，gpt-4o和gemini-1.5-pro，测了上百条，结论是最新claude在语义理解和逻辑指令遵循上已经甩gpt几条街了，不知不觉已经把claude作为首选项了
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