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去年他想做个报销软件,搁以前得先找技术合伙人,或者砸钱外包,折腾半年才能有个DEMO。
把这三个项目放到2025年底到2026年的市场背景里看,会更容易理解它们为什么会被不断被同时提起。
开发者不用再为每个AI模型、每个工具组合写专门的适配代码,只需要实现一次MCP服务器,就能让所有支持MCP的AI助手调用。
2026年1月,奥地利开发者Peter Steinberger在社交媒体上发了一条不起眼的动态:我做了个开源项目,能让你的AI助手直接操控电脑。
如果你研究过 OpenClaw 的架构,会发现它本质上是一个 Gateway-First 的项目。
但从工程角度看,这套机制的本质是把 SKILL.md 里的提示词指令压缩进每一次 session 的 context window。
简单来说,它解决的是重复造轮子的问题——把语音识别、自然语言处理、计算机视觉这些通用能力封装成可复用的组件,企业不用每个业务线都养一个算法团队。
市面上的ChatBI,大多数走的是翻译路线——你问它问题,它把自然语言转换成SQL去查数据库。
你跟ChatGPT聊完一场,第二天它完全不知道你是谁。你说上次那个问题,它完全茫然。
德国叫"Material_Code",国内叫"物料编号",MES里又叫"零件ID"。光统一这事儿,数据团队折腾了半年,80%的时间都搭在清洗数据上。
要理解Palantir为什么能在这个AI时代脱颖而出,只需要抓住一个核心关键词:本体论(Ontology)。
一位在数据领域深耕多年的创业者告诉我,早期AI在数据工程领域的切入点其实很务实——那些原本需要大量人工的数据治理工作,恰恰是大模型最擅长的地方。
腾讯新上任的混元首席AI科学家姚顺宇,带着他的团队发了一份研究,核心观点就一句话:ChatGPT、Claude这些大模型,根本不会从上下文里学习。
一提到 OpenClaw,所有人都在喊开源免费、白嫖真香。但只要你真正跑起来项目,就会发现事情没那么简单。
Boris在文中提到了一个让我醍醐灌顶的概念:同时开启3到5个git worktree,让每个worktree都跑着独立的Claude会话。
纯向量检索的思路是用embedding把文本转成向量,然后在向量空间里找相似的。这种方式在语义理解上有天然优势,但它的问题在于太依赖语义了。
去年年底,我参与了一个内部实验:让一个 Agent 去处理一个看起来很简单的任务——从几份 PDF 报告里提取关键数据,生成一份汇总表格。
前两天,一个朋友跟我吐槽:"我让AI帮我写文章,光是跟它解释'我喜欢什么样的风格',就花了整整二十分钟。每次对话都得从头说起,烦都烦死了。"
凌晨两点,我被手机震醒了。 打开一看,是朋友发来的消息:"赶紧去GitHub看看Clawdbot(已改名 OpenClaw),这东西太疯狂了。" 我揉揉眼睛,打...
目标是确保切块(Chunk)既包含足够信息,又具有明确的粒度和主题焦点,以利于后续的元数据标注和检索。
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