llm

browser-use：AI驱动的浏览器自动化工具使用指南browser-use是一个基于 Python 的开源库，旨在简化 AI 代理与浏览器之间的交互。它将先进的AI功能与强大的浏览器自动化功能相结合，通过集成Playwright工具，让AI模型自动化操作浏览器，实现网页浏览、信息提取和用户操作模拟，从而让AI代理能够无缝进行网络交互。

带刺的坐椅

开发 MCP Proxy（代理）也可以用 Solon AI MCP 哟！MCP 有三种通讯方式：也可以按两大类分：目前看，行业内已经积累了大最 stdio mcp-server。而且还有提供代理转换的开源项目，比如：mcpo，mcp-proxy 之类的。如果是 Java，则可以使用 solon-ai-mcp 开发类似的代理。

第12章微调生成模型在本章中，我们将以一个预训练文本生成模型为例，详细讲解微调（fine-tuning）的完整流程。微调是生成高质量模型的关键步骤，也是我们工具包中用于将模型适配到特定预期行为的重要工具。通过微调，我们可以让模型适配特定的数据集或领域。

大模型微调实操记录访问 github.com/hiyouga/LLa… 仓库地址根据仓库的说明来安装 LLamaFactory 工具

数据智能老司机

构建具备自主性的人工智能系统——探索协调者、工作者和委托者方法在上一章中，我们探讨了工具使用和规划的概念，这为智能代理提升问题解决能力奠定了基础。我们研究了各种规划算法，包括状态空间搜索技术和层次化任务网络（HTN），并考察了这些算法如何与外部工具和资源无缝集成，以使代理能够最佳地执行任务。

数据智能老司机

构建具备自主性的人工智能系统——使代理能够使用工具和进行规划在上一章中，我们探讨了智能代理中反思和内省的复杂概念。这些能力使代理能够推理自己的认知过程，从经验中学习，并动态地调整其行为。

智能车速度刷新：仅 10 个月，首个纯端侧大模型上车量产！端侧大模型圈子的《速度与激情》，就这么水灵灵地上演了。坐标上海车展，在长安马自达新车发布之际，车上的智能座舱竟然成了大亮点之一。

技术你大飞哥

【突破数据孤岛】MCP协议进化史：从 STDIO 到全双工流式 —— AI 应用开发效率提升 90% 的秘密武器你是否曾经为了实现一个看似简单的AI功能，却花了数周甚至数月时间陷入"接口地狱"？如果是，那么这篇文章将彻底改变你的开发体验。

零基础搞定 Trae 智能体配置 + MySQL MCP 集成！手把手教学我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文，本文所使用的 Trae 免费下载链接：www.trae.com.cn/?utm_source…

Ollama API 应用指南模型兼容性长上下文处理流式传输优化自定义模型集成通过此指南，可全面掌握 Ollama API 的核心功能，适用于开发聊天机器人、自动化脚本、语义分析等多种场景。

数据智能老司机

使用 FastAPI 构建生成式 AI 服务——与生成模型的实时通信在本章中，你将学习以下内容：本章将探讨 AI 流媒体工作负载，如聊天机器人，详细介绍如何使用实时通信技术，如 SSE 和 WebSocket。你将了解这些技术之间的区别，以及如何通过构建端点实现模型流媒体，特别是实时文本到文本的交互。

数据智能老司机

使用 FastAPI 构建生成式 AI 服务——AI集成与模型服务在本章中，您将学习到：在本章中，您将学习各种生成性AI模型的机制以及如何在FastAPI应用程序中为它们提供服务。此外，使用Streamlit UI包，您将创建一个简单的浏览器客户端，用于与模型服务端点交互。我们将探讨不同的模型服务策略，如何预加载模型以提高效率，以及如何使用FastAPI功能进行服务监控。

TORL：解锁大模型推理新境界，强化学习与工具融合的创新变革在大语言模型（LLMs）推理能力不断提升的当下，如何让模型更高效地解决复杂计算和推理任务成为关键。本文介绍的TORL（Tool-Integrated Reinforcement Learning）框架给出了全新方案。它通过强化学习让大模型自主运用计算工具，性能提升显著，为LLMs发展开辟新方向，一起来了解吧！

MCP 协议关于tool 的几个基础问题在上次写的 MCP 生成Git commit的demo里，我当时遗留了好几个问题，正好最近这个 MCP 我也用了一周多了，结果实际使用中遇到的问题，再去官网文档仔细翻了翻，算是对 MCP 开发中一些基础概念做一个回顾。

货拉拉技术

AI Agent搭建神器上线！货拉拉工作流让效率翻倍！2025年人工智能（AI）的发展已经达到了一个全新的高度，正以前所未有的速度重塑着各个行业。AI技术（LLM应用）从实验室走向实际应用的步伐显著加快，大模型的普惠化、多模态交互、复杂逻辑推理等技术突破（deepseek、sora视频生成、阿里推理模型等），为企业的智能化转型提供了强大的动力。

LLM大语言模型三（非技术人视角的大模型解读）技术的发展，往往都是在技术人圈子里盛行。但是今天的技术，不仅仅是技术人才关注，它其实跟我们所有人都是相辅相成，给我们的日常生活带来了便利，增加了效率，让生活更美好！这才是技术发展真正的价值所在！

释放 Mac 存储空间：Ollama 模型迁移到外接 NVMe 磁盘在本地运行 Ollama 时，模型数据默认保存在 ~/.ollama/models。但对于 macOS 用户来说，苹果的存储是真的贵，真的是 Only Apple can do！！！所以就考虑存储外置的方案。

阿牛大牛中

谷歌推出探索型推荐新范式：双LLM架构重塑用户兴趣挖掘论文地址：https://arxiv.org/pdf/2504.05522在推荐系统的语境中，探索（exploration）指的是帮助用户发现他们从未接触过的新兴趣，拓宽他们的内容边界。然而，这个目标在大规模实际系统中却异常困难，而其中一个核心障碍就是所谓的“推荐闭环问题”。

GenAI 时代，数据唾手可得，但真正的挑战已经转变...编者按：在人工智能发展的新阶段，我们该如何看待数据的角色与价值？当生成式 AI 让数据唾手可得，专业领域的“数据护城河”究竟该如何构建？