ai

JSON-RPC 2.0、Codex、MCP Client 和 MCP Server 是什么关系？以调用 GitHub 工具为例当我们使用 Codex 时，可以直接告诉它：“帮我查看 GitHub 上 openai/codex 仓库的 README.md，总结这个项目是做什么的。”

【AI4S】生化环材高可信技术与产业周报（2026-10-03—2026-10-09）MedGemma 是 Google 基于 Gemma 3 开发的一组医学视觉语言基础模型，包括 4B、27B 多模态版本和 27B 文本版本，目的是让研究团队用较少任务数据适配医学图像与文本应用。该研究于 10 月 6 日发表于 Nature Medicine。与同尺寸 Gemma 3 基础模型相比，MedGemma 在分布外医学视觉问答上提高 2.6%—10%，胸片发现分类提高 15.5%—18.1%，Agent 评测提高 10.8%；只用 10% 下游数据微调时，医学专门化带来的优势更明显。论文把它定

使用ollama & openweb-ui 本地搭建自己的AI前言： ollama 是模型管理器，可以通过他 pull\create 创建ai模型然后通过run 跑 ai模型进行对话（命令行） pull会很慢，可以自己去下载模型需要下载资源：1.ollama 2. 需要的模型（我这里下载的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf）

不开大的凯2077

AI权力游戏：同一天，两种答案，一场算力暗战2026年10月的第一周，AI行业的新闻密度高得反常。10月7日，OpenAI和Anthropic在同一天发布了新模型。一个把最强模型免费开放给12亿用户，一个把成本打到地板价。同一天，两个方向，两种答案。

全栈练习生

模型上下文协议（MCP）模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一套基于 JSON-RPC 2.0 的开放标准化协议，通过定义统一的交互规范与能力原语，在大语言模型应用与外部数据、工具、业务系统之间构建标准化接入层。针对 AI Agent 外部系统对接成本高、协议碎片化的痛点，本文从协议架构、三层角色、三类原语与生命周期四个维度解析 MCP 技术规范，结合 Python SDK 示例辨析其与 Function Calling、LSP 的边界，并总结安全最佳实践。研究表明 MCP 可显著降低多系统

木圭的AI时代指南

EmbeddingGemma 2 图片检索实测：3 款多模态向量模型在无显卡 Ubuntu 上的完整账本摘要：本文在无显卡的 Ubuntu 24.04 小主机上，对 EmbeddingGemma 2、Qwen3-VL-Embedding-2B、WeMM-Embedding-2B 三款多模态向量模型做了同卷图片检索实测。结果显示三款模型全部可跑通，Hit@1 集中在 12~13/15：Qwen3-VL 以 13/15 占先且图表类检索全中，EmbeddingGemma 2 以 3.1GB 内存增量与 19.2s/张的编码速度成为资源紧张场景的首选。文章同时给出关键适配代码（VL 系图片输入必须走 chat t

SmartCall 音色管理技术解析：基于 SPI 的可扩展音色注册架构随着智能语音业务的精细化发展，品牌音色克隆、文本生成定制音色、多厂商语音模型适配等需求越来越普遍。但在多数系统中，音色能力与厂商深度耦合，新增语音厂商、调整音色流程都需要修改核心业务代码，版本迭代冲突多，二次开发成本高。

云卷云舒___________

Gemini 4-Flash曝光？Argon现身Antigravity？Carbon新检查点？Ultra模式齐亮相？谷歌憋大招！| 10月10日 AI日报🎬 视频版直达：https://www.bilibili.com/video/av117413970450404/

Agent 中间件架构：钩子链、插件注册与横切治理摘要：前七篇把 Agent 系统的骨架搭起来了——模式、编排引擎、通信协议。但它们都有一个共同的问题：日志、埋点、限流、重试、审计、脱敏、人审这些横切能力，只能散落在业务代码里重复写。于是一旦要接入合规要求，几十个 Agent 文件都要改一遍；一旦要换监控方案，几十处埋点都要重新对齐。本篇讲清中间件要解决的三个问题：钩子链的设计（两套钩子分别解决什么，为什么执行顺序比注册顺序更重要）、插件化注册（中间件不能靠 import 顺序和全局变量串起来）、横切治理的边界（什么该进中间件、什么不该）。文中对照 L

金融投研引入工作智能体（Agent）：如何穿透概念核算真实商业价值？免责声明：本文仅供行业观察与商业模式探讨，不构成任何投资建议，文中所涉机构与数据测算均为管理分析模型，不涉及任何标的买卖推荐。

24GB 显存能跑多大的模型？参数量、精度与显存占用对照表"24GB 显存够不够"是一个没有单位就无法回答的问题。够不够取决于三件事：模型有多少参数、权重用什么精度存、以及这笔显存要同时承担哪几项开销。

AI重塑企业数字化：从系统建设到价值盘活的全新变革数字化转型已成为企业发展刚需，众多企业投入大量成本，由技术团队完成各类数字化系统的开发、搭建与运维，搭建起完善的底层数字化架构。但行业普遍存在“建得好、用不好”的尴尬现状，大量系统独立割裂、形成数据孤岛，操作门槛高、业务联动性弱，多数数字化资产长期闲置，高额投入难以转化为实际业务价值。不同于技术团队的底层开发建设工作，AI中枢不参与系统搭建与代码开发，专注于上层赋能，盘活企业所有存量数字化资产，打通落地堵点，让各类数字化系统真正落地适配业务、创造实效。

骑着蜗牛撵大象327

边听边答的底层逻辑：实时语音对话的延迟拆解与流水线设计在智能音箱和车载助手上，用户说完一句话常常要干等两三秒才有回应，中间那段沉默让人忍不住把问题重复一遍，卡顿感几乎是语音 AI 最直接的劝退点。

涵美女程序猿

商品图背景不统一总返工？Lingko AI 排查玻璃密封罐商品图背景不统一返工怎么办？先把玻璃密封罐的错版导出包封存，罐口没对上就不要整组重做。Lingko AI 是电商商品图工作流工具。样本是玻璃密封罐，卡点是扣环被抹掉、刻度被擦除、密封圈在换背景后对不上原片。底片范围是整罐侧面、罐口近景、扣环特写、密封圈开合和刻度环。主图认罐身轮廓，场景图交代台面存放，详情页核对扣环与刻度。

大模型训练三阶段与 LoRA 微调：从预训练到领域适配一个好用的大模型要经历两件事：训练阶段让它学会语言与服从指令，微调与检索让它适配具体场景。理解训练三阶段与 LoRA、RAG 的取舍，是掌握大模型工程的关键。

AI中枢：打破数据孤岛与流程孤岛双重困境很多企业这几年做得最认真的一件事，就是把业务搬到系统上。财务有财务软件，采购有采购平台，仓库有库存系统，销售有 CRM。钱花了，系统上了，数据也存起来了。可当老板想真正让整个公司高效转起来时，却发现事情并没有变快多少。

嫌桌面 Agent 太重，我“自己”写了一个起因很简单：我试过的桌面 Agent 一个比一个大，装完动不动占一两个 G，而我要的功能其实只有那么几样，还分散在好几个软件里。后来就想，自己写一个吧——把我在用的这些功能挑出来，只做这些，看看能不能做一个出来。当然，现在我是一边写一边自己简单用用，还没有重度使用，应该还有不少的问题。

我的创作纪念日：成为创作者的第 128 天2026 年 6 月 3 日，发布了第一篇技术博客：《Spring AI Graph：从0到Supervisor（一）RAG子图+Supervisor 编排》。