如何0代码将存量 API 适配 MCP 协议?
如何0代码将存量 API 适配 MCP 协议?Nacos 可以帮助应用快速把业务已有的 API 接口,转换成 MCP 协议接口,结合 Higress AI 网关,实现 MCP 协议和存量协议的转换。其中,Nacos 提供存量的服务管理和动态的服务信息定义,帮助业务在存量接口不改动的情况下,通过 Nacos 的服务管理动态生效 Higress 网关所生成的 MCP Server 协议。
搜索
Nacos 可以帮助应用快速把业务已有的 API 接口,转换成 MCP 协议接口,结合 Higress AI 网关,实现 MCP 协议和存量协议的转换。其中,Nacos 提供存量的服务管理和动态的服务信息定义,帮助业务在存量接口不改动的情况下,通过 Nacos 的服务管理动态生效 Higress 网关所生成的 MCP Server 协议。
AI菩萨OpenRouter连发两大招宣布推出两项重大更新。
Noprop:没有反向传播或前向传播,也能训练神经网络。
最近计划用AI编程重写自己的网站,后台功能已开发差不多。
让大语言模型更懂特定领域知识,有新招了!
LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力,证明其在扩展模型和数据规模后,能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向,并计划开源模型以推动社区探索。
基于当前观察,预测铰链物体的的运动,尤其是 part-level 级别的运动,是实现世界模型的关键一步。
来自UIUC等大学的华人团队,从LLM的基础机制出发,揭示、预测并减少幻觉!通过实验,研究人员揭示了LLM的知识如何相互影响,总结了幻觉的对数线性定律。更可预测、更可控的语言模型正在成为现实。
近年来,视频生成技术在动作真实性方面取得了显著进展,但在角色驱动的叙事生成这一关键任务上仍存在不足,限制了其在自动化影视制作与动画创作中的应用潜力。
动作捕捉,刚刚发生了革命。
根据去年2024年7月28日Meta公司在训练大模型(Llama 3)时使用“16384 个 英伟达H100 GPU 集群”的经验,该显卡在高负载、大规模集群运行环境下容易出现以下故障点:
当前搜索AI市场面临着一个显著的断层:Perplexity的Sonar Reasoning Pro和OpenAI的GPT-4o Search Preview等专有解决方案与开源替代品之间存在巨大差距。这些封闭式系统虽然表现优异,但却限制了透明度、创新和创业自由。作为一名正在开发Agent产品的工程师,你是否曾经渴望拥有一个功能强大且完全开放的搜索框架?
就在刚刚,Higgsfiled AI推出Motion Controls AI视频生成,在模仿电影级别的动作捕捉删上取得了新进展!不论是是360度环绕拍摄还是子弹时间都是信手拈来,从此就像口袋里装着一个「摄影组」,电影级别的画面也可以由AI代劳。
原生多模态Llama 4终于问世,开源王座一夜易主!首批共有两款模型Scout和Maverick,前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑,后者更是一举击败了DeepSeek V3。目前,2万亿参数巨兽还在训练中。
想象一下,一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算,没有庞大的存储需求,只有极速的生成和惊人的细节。
近年来,大语言模型(LLM)的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化,这一趋势催生了「测试时扩展(test-time scaling)」的研究热潮。
语言是离散的,所以适合用自回归模型来生成;而图像是连续的,所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期,这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
文生图 or 图生文?不必纠结了!
大型语言模型 (LLM) 在软体机器人设计领域展现出了令人振奋的应用潜力。
本文介绍了 FoundationStereo,一种用于立体深度估计的基础模型,旨在实现强大的零样本泛化能力。
在人工智能飞速发展的今天,LLM 的能力令人叹为观止,但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」,无法直接触及实时信息或外部工具。
推荐大模型也可生成式,并且首次在国产昇腾NPU上成功部署!
最新研究发现,LLM在面对人格测试时,会像人一样「塑造形象」,提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向,可能导致错误的回复,需要引起警惕。
大模型虽然推理能力增强,却常常「想太多」,回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念,探究了如何帮助LLM告别「过度思考」,提升推理效率。
最近,像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models,LRMs)通过加长「思考链」(Chain-of-Thought,CoT)在推理任务上表现惊艳。
AI 可能「借鉴」了什么参考内容,但压根不提。
Attention 还在卷自己。
随着视频内容的重要性日益提升,如何处理理解长视频成为多模态大模型面临的关键挑战。长视频理解能力,对于智慧安防、智能体的长期记忆以及多模态深度思考能力有着重要价值。
DeepSeek新论文来了!在清华研究者共同发布的研究中,他们发现了奖励模型推理时Scaling的全新方法。DeepSeek R2,果然近了。
作为一名从业七年的程序员,最近听到很多程序员朋友都喜提了n+1裁员大礼包。