在人工智能技术加速渗透各行各业的当下，AI 模型与外部系统的高效交互成为制约产业智能化升级的关键瓶颈。本文将深入探讨 Model Context Protocol（MCP）如何通过标准化双向通信框架，重构 AI 生产力，推动企业级智能体从协议标准到落地的全过程。

大模型的能力不断升级，但其内在运行机制常被视为 “黑箱”。本文深入探讨了大模型可解释性的关键价值、技术路径突破以及面临的瓶颈，强调可解释性对 AI 安全、可靠发展的重要性，期待未来 AI“心中有数”，人类对 AI“心中有底”。

  封面图 By 即梦 这篇文章，我们用一个所有人都熟悉的案例，帮大家彻底理解大语言模型的那些”高大上”概念： 预训练 微调 提示词工程 RAG（检索增强...

在 AI 领域，扩散模型（Diffusion Model）已经成为生成高质量 3D 内容的核心技术之一。从二维图像的辉煌到三维创造的新大陆，扩散模型不仅能够生成逼真的 3D 模型，还能根据文本描述进行创意生成。本文将深入剖析扩散模型的工作原理，探讨其在 3D 内容生成中的应用路径，以及产品经理如何利用这一技术推动产品创新。

在AI技术飞速发展的当下，如何准确评估大型语言模型（LLM）的性能成为了一个关键问题。本文将带你走进“LLM-as-a-Judge”的奇妙世界，这是一种创新的评估方法，通过让LLM自身来评估其他LLM的输出，从而实现高效、客观的质量把控。

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但其能力边界也逐渐显现。如何让AI真正“用工具”、获取实时数据并执行复杂任务？MCP（模型上下文协议）应运而生。本文将用通俗易懂的语言，为你揭开MCP的神秘面纱。

在人工智能飞速发展的今天，大模型已成为企业智能化转型的关键。然而，如何将复杂的大模型技术转化为实际可用的业务解决方案，是企业面临的一大挑战。本文深入剖析了大模型应用平台的分层架构体系，从应用层、渠道层到平台层和大模型层，详细解读了各层级的功能与作用。

谷歌近期发布的Agent2Agent（A2A）协议，被视为AI世界的“TCP/IP”，这一开放标准旨在让不同平台、不同开发者开发的AI智能体能够跨平台、跨生态系统对话与协作。A2A协议的出现，不仅为AI智能体之间的协作提供了通用的“沟通法则”和“协作规范”，更是有望解锁AI未来的无限可能性。

本文将深入探讨Function Calling调用外部工具的基本原理，帮助大家理解大模型是如何通过自主解析内容、决策使用工具、结构化填槽等步骤，借助外部工具完成任务的。

作为近年来三维计算机视觉和图形学领域最具革命性的突破之一，NeRF（神经辐射场）以其从稀疏二维图像中重建出照片级真实感三维场景的能力，迅速吸引了学术界和工业界的广泛关注。本文从AI+3D产品经理的视角出发，深入解析了NeRF技术的核心原理、独特优势、当前局限以及前沿应用前景，希望能帮到大家。

UC Berkeley团队提出新方法Intuitor，让AI通过自身置信程度优化推理，无需外部奖励。该方法提升模型在数学推理和代码生成等任务上的表现，降低“奖励黑客”风险，展现多任务泛化优势，为大模型强化学习提供新思路。

从“对话记忆”到智能交互，AI 多轮对话技术正不断演进，推动人机交互迈向更自然、更智能的阶段。本篇文章将深入探讨 AI 在多轮对话中的技术突破，分析关键算法、应用场景及未来发展趋势，帮助你理解 AI 交互的最新前沿。