本文主要介绍了 Anthropic 推出的开源协议 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），能让你快速上手该协议，实现大型语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。如果想要了解 MCP 协议可以收藏阅读！
开源之所以宝贵，是因为其低门槛、高透明度带来了源源不断的创意和改进。但与此同时，大模型技术本身蕴含的风险——从幻觉到被非法滥用——也真实存在。开源大模型治理需要实现“双重目标”，一是确保开源生态的生命力。为善意的开源贡献者搭建可预期的责任避风港，实现“创新自由”；二是协同防范大模型的重大风险。开源生态透明开放、平等协作的特征，已不再适配传统的中心化监管模式，开源大模型治理应回归开源社区，构建“社区治理秩序”。
知识蒸馏是什么？扩散模型的蒸馏和一般的蒸馏方法有什么不同？本篇文章简单介绍了一下知识蒸馏的相关概念和在扩散模型中的应用场景，希望可以给相关领域的朋友们提供一些参考。
近日，中国企业发布了全球首款通用型AI Agent——Manus AI，在科技界引发了广泛关注。与传统的AI助手不同，类似Manus这样的应用，不仅仅停留在生成文本或提供建议的层面，而是能够独立思考、规划并执行复杂的任务，实现“从指令到结果”的一站式服务。在最近的英伟达年度技术大会（GTC）上，黄仁勋将Agentic AI（代理式人工智能） 定义为人工智能技术演进的关键阶段，其核心在于从“生成式AI的单次响应”升级为具备自主推理能力的智能体。由腾讯研究院和腾讯学堂主办的圆桌围绕以Manus、Deep Research为代表的的下一代Agent在产品创新、技术架构做了深度的解读，探索下一代Agent新范式。
2025年3月18日，英伟达年度技术大会（GTC）在美国圣何塞开幕，CEO黄仁勋以"AI推理时代"为核心，发布了重磅技术与合作计划，涵盖硬件架构、软件生态、量子计算、机器人技术及行业应用。与往年不同，2025 GTC英伟达转变重心，从去年的"AI训练"转向"推理与部署"的行业转型。其中特别值得关注的是主会议外的1200多场行业应用"AI小会"。研究团队尝试梳理这千场会议内容，以揭示AI行业应用发展趋势，把握推理时代下的AI+行业应用的核心技术与实践重点。内容分为上下两篇：工程技术方向与行业应用实践，本文为上篇，关于AI+行业的若干技术方向。
本文详细介绍了 JavaScript 中次要垃圾回收的 Scavenger 算法和主要垃圾回收的标记-清除算法的实现细节，以及各种算法在并行、并发、增量上的优化方案，最后介绍了 JS 中垃圾回收的触发时机。
“你买的4090多少钱？”、“H100性能真厉害！” ，GPU的价格性能一直是大家乐于谈论的话题，作者也经常可以在茶余饭后听到这样的讨论。在热火朝天地谈论性能指标、价格以外，本着”知其然也要知其所以然“的道理，作者学习整理了GPU本身的工作原理，编程模型，架构设计，在这里将我的学习笔记整理成文与大家分享，希望与大家一起 “知其然也要知其所以然”。
程序员对工作量评估不准确？日常临时问题打乱排期？怎么让大家对需求的理解一致？如何既保证开发效率又保证质量？项目管理是「把事情做对」的重要能力之一。知识型工作者包括程序员，在工作中都不知不觉中扮演着「非职业项目经理」的角色。具备项目管理能力，对程序员职业发展、个人生活都有重大价值。本文详细分析程序员如何进行进度管理、质量管理和风险管理。
上一篇文章《Java程序员说句心里话：麻了》中，我们为大家总结了 Java 这门老牌语言的过去、现在和未来，分析了 Java 语言在云原生时代下的冲击和变化。 本文将针对 Golang 与 Java 的基础语法、结构体函数、异常处理、并发编程及垃圾回收、资源消耗等各方面的差异进行对比总结，有不准确、不到位的地方还请大家不吝赐教。
