2025-02-23 11:20:00
MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议) 是由 Anthropic 在 2024 年底推出的一种开放协议，它通过提供一种标准化的接口，旨在通过标准化的接口实现大语言模型 (LLM) 与外部数据源及工具的无缝集成。 最初推出时，仅有 Claude 的桌面应用支持，市场反响平平，且不乏质疑之声。但近期，随着诸多 AI 编辑器 (如 Cursor、Windsurf，甚至 Cline 等插件) 纷纷加入对 MCP 的支持，其热度逐渐攀升，已然展现出成为事实标准的潜力。本文将帮助你快速了解 MCP 是什么、它的功能，以及笔者对未来的预测与展望。 三分钟看懂 MCP LLM 的模型参数蕴含丰富的通用知识，但通常无法掌握以下两类信息： LLM 无法访问你的专属内容，例如文件系统中的文件、数据库里的订单，或私有 wiki 和笔记中的文本。 若无法联网，LLM 也无法获取实时信息，例如当前股价、最新财报、明日天气预报或前沿科技新闻。 此外，LLM 的核心功能是生成 token 和提供答案，因此它无法直接执行一些精细且需操作的具体任务，这也不是当...
2025-02-11 21:25:00
DeepSeek 给国内带来的 AI 普及和升级还在持续，虽然对于 AI 从业者和一些一直关注前沿的科技工作者来说，不论是传统 LLM 还是推理模型都不是什么太新鲜的概念了，但是对于行业外的长辈和小辈，或者是专注点刚被吸引到 AI 的业内人士来说，DeepSeek，特别是 DeepSeek-R1 的出现和爆火，可能是他们第一次真正在生活和工作里认真地接触和使用 AI。 可最近在和很多朋友交流的过程中，我也发现了大家 (其实有时候也包括我自己) 对推理式模型存在着一些常见的误解。本来其实这些疑问也可以通过询问 AI 得到解答，但是我还是把它们整理汇总一下放在这里，一方面为新接触 AI 的小伙伴们提供参考，另一方面也算是为给这个世界提供一些语料。 对比推理模型和通用模型 最常见的一个现象，就是大家都倾向于无脑点上“深度思考 (R1)”。其实这个行为有待商榷。 推理式模型一定比通用模型好吗？ 不一定。它们有各自擅长的方向，无脑使用推理模型并不可取。 比如 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 这样的推理模型，在数学、逻辑、代码等可以明确定义正确与否的领域，表现远超...
2025-01-30 23:15:00
DeepSeek R1 的横空出世，如同在人工智能竞赛场中引爆了一颗中子弹，其冲击波正重塑着全球 AI 产业的权力版图。近期全球科技界围绕这一事件的讨论持续升温：从冯骥在社交媒体上将 R1 定义为 “国运级别的科技成果” 的激情宣言，到 OpenAI 与微软联合指控数据违规的博弈；从 nature 盛赞其“重新定义AI普惠化可能”的技术突破，到 Anthropic CEO 亲自撰文贬损其技术价值并鼓吹硬件禁运。这场多维度的攻防战，早已超越了单纯的技术讨论，而演变为一场围绕科技话语权的战略博弈。 在这场 AI “登月竞赛”中，DeepSeek 通过开源策略完成了一次漂亮的战略突围。当 R1 不仅开源还开放了包含思考链的模型蒸馏权限时，实质上是将 AI 时代的“技术火种”播撒给了整个生态。这种“普罗米修斯式”的技术民主化，正在引发链式反应：昔日垄断巨头从容尽失地被迫从技术神殿走下，转而诉诸地缘政治与贸易管制等非技术手段。这种战略转向本身，恰是中国 AI 产业突破技术封锁的生动注脚。历史总是惊人地循环往复：六十年前，美苏太空竞赛最终以阿波罗计划改写人类文明史收场，甚至开启了苏联解体的...
2024-12-13 10:00:00
去年因懒癌发作，没能写年终总结。事后回想，错失了一次宝贵的记录机会，实在懊悔。于是今年决定提早起笔，希望能趁着头脑中的理性还没被假期的欢愉冲散之前，能把一些有印象有意义的内容刻印下来，也方便今后某天心血来潮时能够回顾。 随意聊几个今年生活里遇到的话题吧，包含的内容可能比较杂乱，想法也比较主观，但是都算是当下这个时间点从自己角度展开的一些观察和想法。当然，最后再照惯例列一列书评游戏番剧推荐啥的，以供参考… 总结 关于职业和未来发展 在职场摸爬滚打也已经十多个年头了。我自己一向自认是没什么进取心，得过且过的类型。正好这几年也遇上疫情，长期在家工作，不幸养成了只要能划水就坚决不努力的糟糕特质，所以不管在职级上还是实际的成果上，其实这两年都没取得什么太大进步。很多时候也就只能用“我取得了绝佳的 work life balance”来自我安慰。 要说感悟的话，相比于以前，自己做事的风格显然改变了许多：以前更多的是追求快速，而现在更喜欢追求全盘考虑和稳重。我曾自己调侃过，十年前一晚上能解三个 issue，而现在三晚上能搞定一个 issue 就不错了。一方面可能是随着年纪增长，普...
2024-11-11 20:00:00
在程序的开发和运行过程中，人往往是最不可靠的环节：一个不小心，逻辑错误（也就是 bug！）可能会悄然保留下来并进入最终的产品。与此相对，编译器要可靠得多。如果程序中存在错误，编译器通常会直接阻止生成产品。Swift 拥有非常强大的类型系统，通过它，我们可以尝试将一些运行时的逻辑“封装”到类型系统中，从而在编译期提前发现潜在的问题和错误。这种依靠类型系统来“保存”逻辑的设计方式可以称为类型状态。 一个简单例子：端到端加密 定义和使用 这个例子源自实际工作的需求。假设我们需要设计一个客户端之间的消息系统，并支持端到端加密：也就是说，这些消息可能包含用户的隐私敏感内容。在用户设备上，这些消息可以以明文形式显示，但一旦需要离开用户设备、发送到服务端（并进一步传递到另一个目标客户端），则必须加密。如果错误地将未加密的信息发送出去，可能会带来安全隐患，甚至损害用户的信任。 一个“简洁”的设计思路是设计一个带有状态的 Message，它包含文本并用一个状态来表示是否已加密： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 struct Message { e...
