使用 Goland 远程开发基于 MCP 的智能对话助手
2025/03/13
本文介绍了如何使用 JetBrains Goland 远程开发基于 MCP（Model Context Protocol）的智能对话助手。作者首先介绍了 MCP 协议的核心思想：通过程序读取大模型的格式化输出并自动执行某些操作。基于这一理念，作者展示了如何在 Sealos 平台上创建一个 Go 语言开发的对话助手，而无需依赖官方的 Go SDK 或受限于客户端选择。开发环境通过 Sealos Devbox 创建，利用云端算力解决本地开发资源不足的问题。核心代码实现包括加载 MCP 服务、生成提示词、对话循环和工具调用等功能。通过配置本地的 `server.json` 文件，开发者可以定义工具的名称、参数和描述，使得大模型能够调用这些工具来执行特定任务。文章还展示了实际运行效果，证明了该方案的可行性和稳定性。
使用Cursor 和 Devbox 一键搞定开发环境
【日积月累】
本文介绍了如何使用 Cursor 和 Devbox 快速搭建开发环境并连接数据库，极大地简化了传统开发中繁琐的环境配置过程。作者通过实际操作展示了如何在 Sealos 平台上创建一个 MySQL 数据库，并通过 Devbox 创建 Go 语言的开发环境。借助 Cursor 编程 IDE，开发者可以快速初始化项目、安装依赖并使用 GORM 框架连接数据库，实现用户数据的增删改查操作。文章还提到可以通过 Cursor 的 AI 能力进一步完善项目，例如添加数据验证和接口化等功能。这种开发模式让开发者能够专注于核心业务逻辑，而不是被环境配置所困扰。
2025/03/13
Cursor 的开源平替产品 Cline介绍
【日积月累】
本文深入解析了 Cursor 的开源替代品 Cline 的实现原理和架构设计。Cline 是一款基于 VS Code 的插件，完全免费且支持接入多种主流大模型 API（如 DeepSeek），其使用体验与 Cursor 非常接近。文章从架构设计、核心模块实现等角度，详细介绍了 Cline 的技术细节，包括其模块化设计、任务执行流程、工具执行流程、安全机制以及文件存储方案。Cline 通过 ShadowGit 检查点系统、多层级文件存储和安全可控的任务执行机制，为 AI 辅助开发工具树立了新的标杆。作者还提到，Sealos 团队将借鉴 Cline 的优秀实践，开发 AI Coding 项目，作为 Devbox 云原生开发环境的核心能力。
2025/03/13
一文讲透 AI Agent 与 AI Workflow 的区别和深度解析：从自动化到智能化的演进
【AI驱动】
本文深入探讨了AI Agent与AI Workflow的区别和联系。AI Agent是具有自主意识的智能实体，能够感知环境、推理决策并采取行动，强调自主学习和决策能力，适应性强，适合处理不确定性和需灵活调整的场景。AI Workflow则是一系列预定义、有序的任务步骤组成的智能化生产线，强调标准化、自动化和可预测性，适合处理结构化、重复性任务。两者各有优势，适用于不同场景，未来将不断融合进化，推动AI技术的发展。
2025/03/13
实测告诉你：DeepSeek-R1 7B、32B、671B差距有多大
【AI驱动】
DeepSeek-R1系列模型性能差异显著，其中7B、32B与671B版本在语言能力、联网总结、逻辑推理和代码能力等方面存在巨大差距。7B版本在基础文字生成方面表现不佳，32B版本虽有提升但仍存在瑕疵，而671B版本表现出色。此外，本地部署DeepSeek-R1成本较高，对普通用户来说技术门槛较高，建议从32B版本起步。
2025/03/13
本地部署私人知识库的大模型！Llama 3 + RAG
【AI驱动】
本教程介绍了如何利用Meta AI的Llama 3语言模型和检索增强生成（RAG）技术，本地部署一个个性化的大模型，实现与网页的交互式对话，检索私人知识库信息并生成准确响应。通过设置开发环境、加载网页数据、创建嵌入和向量存储、实现RAG链等步骤，最终构建并运行一个Streamlit应用程序，允许用户输入网页URL，应用程序加载处理网页数据，检索相关信息并生成响应。整个过程无需编码经验，通过No Code Builder即可创建AI应用程序。
2025/03/13
大模型的数学原理详解
【AI驱动】
这篇文章详细介绍了大模型的数学原理，包括两个主要章节。第一章节讨论了子章节内容和相关列表，展示了Python代码示例。第二章节探讨了关键点，并提供了JavaScript代码示例。文章还包含图片和代码块，旨在帮助读者深入理解大模型的数学基础。转载来源：微信公众号文章。
2025/03/13
DeepSeek-V2.5：融合通用与代码能力的全新开源模型
【AI驱动】
DeepSeek-V2.5是一个融合了通用对话和代码处理能力的全新开源模型，它保留了DeepSeek-V2-Chat的通用对话能力和DeepSeek-Coder-V2的代码处理能力，并优化了人类偏好对齐。在写作、指令跟随等方面有显著提升，现已在网页端和API全面上线，功能包括Function Calling、FIM补全和Json Output等。DeepSeek-V2.5在安全性和代码能力上也进行了优化，提升用户体验。
2025/03/13
6个大模型的核心技术介绍
【AI驱动】
本文介绍了大模型背后的六大核心技术：1. Transformer模型，采用自注意力机制，有效处理长序列问题，具备并行计算优势，在NLP领域有广泛应用。2. 预训练技术，通过大数据预训练提取语言特征，自监督学习提高模型理解和泛化能力。3. RLHF技术，结合强化学习和人类反馈优化模型行为。4. 模型压缩技术，通过权重裁剪、量化和知识蒸馏减小模型大小，降低计算资源需求。5. 多模态融合技术，结合不同模态数据增强模型感知和理解能力。6.
2025/03/13
太强了！各个行业的AI大模型！金融、教育、医疗、法律
【AI驱动】
本文介绍了多个行业AI大模型的最新进展，特别关注了金融、教育、医疗和法律领域。在医疗领域，涌现了如DoctorGLM、BenTsao等基于ChatGLM-6B等模型的中文医疗对话模型，通过前沿技术实现了微调和部署。同时，还提供了多个领域的AI模型评测基准，如C-Eval、AGIEval等，为行业模型的性能评估提供了参考。
2025/03/13
在Sealos 平台的帮助下一个人维护着 6000 个数据库
【AI驱动】
Sealos平台通过其强大的数据库管理能力，使个人能够轻松管理6000多个数据库实例。它解决了传统数据库管理中的复杂性，如资源分配、监控告警、权限管理等，并提供了自动化管理的核心特性，包括一键式部署、高可用架构、备份与恢复等。Sealos与KubeBlocks的结合，使得数据库管理变得简单高效，显著降低了运维成本和复杂度，适合从开发到生产的各类场景。
2025/03/13
通义万相，开源！
【AI驱动】
通义万相Wan2.1是一款开源的视频生成模型，具备处理复杂运动、还原物理规律、提升影视质感、优化指令遵循等优势，能满足创作者、开发者和企业用户的高质量视频生成需求。它还支持中英文文字特效生成，适用于广告、短视频等。在VBench评测中以86.22%的总分领先。技术创新包括3D因果VAE、预训练策略、数据链路构建等，实现了视频隐空间压缩和高效编解码。训练策略采用6阶段分步训练法，数据处理关注数据清洗和质量筛选。优化策略涉及显存优化、训练稳定性和多卡扩展性，提升了整体效率。Wan2.1已在多个平台开源，支持主流框架和一键推理部署，降低了开发门槛。
2025/03/13
使用Cursor 和 Devbox 一键搞定开发环境
【AI驱动】
本文介绍了如何通过Cursor和Devbox轻松搭建开发环境。使用Sealos的Devbox功能，用户可以一键预配置开发环境并连接数据库，避免繁琐的环境设置。文中详细演示了如何创建数据库及开发环境，并通过Cursor编译器实现Go项目的初始化和数据库操作。Sealos数据库支持多种数据库管理系统，提供高效的管理工具，适合各种开发场景。这种集成化的开发体验，使得开发者能专注于产品实现而非环境配置。
2025/03/13
DeepSeekMath：挑战大语言模型的数学推理极限
【AI驱动】
DeepSeekMath是一个7B参数的模型，展示了接近GPT-4的数学推理能力，在MATH基准测试中超越了多个30B至70B参数的开源模型。它使用了从Common Crawl提取的120B高质量数学网页数据，并结合了代码领域模型DeepSeek-Coder-v1.5进行初始化训练，以及GRPO强化学习算法来提升对齐效果。实验结果显示DeepSeekMath在中英数学基准测试中表现出色，论文和模型已开源。
2025/03/13
新型脉冲神经网络+大模型研究进展！
【AI驱动】
新型脉冲神经网络（SNNs）作为第三代神经网络，受人脑启发，通过事件驱动的脉冲提供节能计算前景。研究进展集中在学习方法和网络架构上，特别是新兴的脉冲Transformer。这些研究展示了SNNs在实现节能型机器智能系统方面的潜力，并指出了未来发展方向，包括优化训练算法和增强模型可扩展性等挑战。
2025/03/13
时间序列表示学习，全面介绍！
【AI驱动】
时间序列表示学习是提取和理解时间序列数据中复杂动态的关键。该领域分为基于模型和基于数据的方法，涉及预测、分类等应用。本文全面调查了时间序列表示学习的最新进展，提出了通用框架。介绍了时间序列定义、独特属性和神经架构，探讨了基础块组合、创新设计、学习导向方法、数据为中心方法。评估了典型实验设计，指出了开放挑战和未来研究方向，如时间序列注解、分布迁移适应等。
2025/03/13
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