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Twts matching #AI
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In-reply-to » Bloody AI clowns:

Another wave of tens of thousands of hints by the same bot on the same file:

There’s probably a simple explanation for this: Maybe this bot was written with “AI” and it’s simply complete garbage.

This isn’t a serious threat for my low-profile website – yet. Can’t wait for this to get worse …

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萬字解讀:8 種常見框架,選擇哪一種來開發 MCP 呢?
模型上下文協議 (Model Context Protocol,MCP) 是一個新標準,用於以統一的方式將 AI 助手 (如 llm) 與外部數據源和工具連接起來。自從 MCP 引入以來,出現了各種各樣的框架來幫助開發人員更容易地構建 MCP 服務器。關於 MCP 的更多介紹,可以參考拙作——在本文中,嘗試評估 8 種常見的 MCP 服務器開發框架,每種框架的語言或生態系統存在不同,並對其易用性、 ⌘ Read more

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一文搞懂大模型的數據集 FineWeb:讓 AI 更聰明的 15 萬億字數據集
你有沒有想過,爲什麼有些 AI 回答問題時邏輯清晰、知識淵博,而有些卻答非所問、胡說八道?關鍵就在於它們 “喫” 了什麼樣的數據。就像人類的成長需要優質教育一樣,AI 的訓練也離不開高質量的數據。但在 AI 領域,一直存在一個尷尬的現狀:那些表現最好的 AI 模型,比如 GPT-4、Claude 等,它們的訓練數據都是商業機密,普通研究者和小公司根本接觸不到。這就像最好的學校不對外開放,只有少數人 ⌘ Read more

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MCP 規範完整中譯稿:2025-3-26 版
【引】儘管 AI 可以幫助我們順利地理解 MCP 規範,但一份完整的 MCP 規範中譯稿還是有意義的,可以進一步幫助我們理解 MCP 規範的來龍去脈,以及協議中細節的方方面面。如果希望希望極簡入門的話, 可以閱讀老碼農的新作——1. 規範模型上下文協議 (Model Context Protocol,MCP) 是一個開放的協議,支持 LLM 應用程序與外部數據源和工具之間的無縫集成。無論是構建基於 ⌘ Read more

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LangGraph 多智能體羣:使用 LangGraph 創建羣風格多智能體系統的 Python 庫
LangGraph 多智能體羣是一個 Python 庫,旨在將多個 AI 智能體編排成一個有凝聚力的 “羣”。它建立在 LangGraph 之上,LangGraph 是一個用於構建健壯、有狀態智能體工作流的框架,以實現一種特殊形式的多智能體架構。在一個羣中,具有不同專業的智能體根據任務的需要動態地將控制權交給彼此,而不是單個單一智能體嘗試處理所有事情。系統會跟蹤最後一個激活的智能體,以便當用戶提供 ⌘ Read more

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FeatherScan v4-0 - 一款 Linux 內網全自動信息收集工具
前言–在平時滲透打靶的時候,經常要自己手工輸入命令,做各種基本的信息收集,非常的繁瑣,所以自研了一款工具,這款工具沒有接入 AI,因爲不合適,接入了 AI 的話在一些不能上網的環境下進行信息收集,權限提升的分析,會非常的不方便,這款工具全都在目標機器本地執行(執行速度快,提高滲透測試效率),類似於 fscan,需要上傳到目標靶機上,後期會增加離線的 POC 和漏洞庫對 linux 系統進行全面的 ⌘ Read more

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深度解密 A2A 協議:開啓智能體協作的新紀元
引言:智能體時代的互操作性挑戰隨着人工智能技術的飛速發展,AI 智能體(AI Agents) 正成爲構建複雜 AI 應用的新範式。它們不再僅僅是簡單的問答機器人,而是具備感知、推理、決策、行動能力的獨立 “個體”。然而,當這些智能體由不同的團隊開發,運行在不同的平臺,甚至使用不同的技術棧時,一個核心挑戰便浮出水面:它們如何才能像人類團隊一樣,順暢地相互理解、溝通並高效協作?想象一下,一個能夠進行市 ⌘ Read more

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智能體間協作的 “巴別塔困境” 如何破解?解讀 Agent 通信 4 大協議:MCP-ACP-A2A-ANP
AI 智能體的興起觸發了 AI 應用協作的新領域。這些智能體不再侷限於被動的聊天機器人或獨立的系統,它們現在被設計用於推理、計劃和協作ーー跨任務、跨域甚至跨組織。但隨着這一願景成爲現實,一個挑戰很快浮出水面: 智能體如何以一種安全、可伸縮和可互操作的方式可靠地相互交流、共享上下文並共同做出決策?一類新的通信協議應運而生。從模型上下文協議 (MCP) 到 IBM 和思科的智能體通信協議 (ACP) ⌘ Read more

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go-nanoid:Go 短 ID 生成庫
“An amazing level of senseless perfectionism, which is simply impossible not to respect.“go-nanoid (github.com/matoous/go-nanoid) 是 JavaScript 知名庫 ai/nanoid (github.com/ai/nanoid) 的 Go 語言實現版本。原版 nanoi ⌘ Read more

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go-nanoid:Go 短 ID 生成庫
“An amazing level of senseless perfectionism, which is simply impossible not to respect.“go-nanoid (github.com/matoous/go-nanoid) 是 JavaScript 知名庫 ai/nanoid (github.com/ai/nanoid) 的 Go 語言實現版本。原版 nanoi ⌘ Read more

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基於 Dify 的 RAG 知識庫搭建
Dify 是一款開源的大模型應用開發平臺,旨在幫助開發者快速構建生產級生成式 AI 應用。在 Dify 本地化部署中,知識庫功能是實現企業級 AI 應用的核心能力。本文介紹基於版本 1.5.1 搭建知識庫全流程解析,包括以下內容:Dify 基本概念Dify 本地部署基於 Dify 的知識庫搭建一、Dify 基本概念Dify 是一款開源的大模型應用開發平臺,旨在幫助開發者快速構建生產級生成式 AI ⌘ Read more

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一文帶你讀懂 Google LangGraph 項目,快速入門 AI Agent 全棧開發
一、項目背景與目標———最近在帶着同事一起做智能 Agent 相關的內部項目,發現很多人對 LangGraph 非常感興趣,但又不太清楚如何從零開始搭建一個完整的 AI Agent,我於是在 github 上找,看看有沒有好的開源項目給他們學習,偶然間發現了 google-gemini 開源的這個項目 [1],正好拿來給他們講講,學習學習。發現整理的材料又正好可以出一期公衆號文章,就作 ⌘ Read more

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停止構建 AI Agent!這裏有 5 個更簡單的 LLM 工作流模式,能解決 90- 的問題
大家好,我是 Tony Bai。如果你正在開發 AI 應用,你很可能聽說過、嘗試過,甚至正在掙扎於構建一個 “AI Agent”。我們都看過那些令人心潮澎湃的 Demo:一個 AI Agent 被賦予一個目標,然後它就能自主地規劃、調用工具、瀏覽網頁、編寫代碼,最終完成任務。於是,我們紛紛投身其中,搭建記憶系統、定義工具、編寫角色背景…… 感覺就像在創造一個真正的數字生命,充滿了力量和進步感。但現 ⌘ Read more

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用 MCP 和 A2A 構建 3 個 Agent 的多智能體系統 -MAS-
圖題:U。U|來源:Hailey接上篇技術分析文章,目前我對 Multi-agent based 產品是無法信任的,市面上的無論已公測還是 waiting list 狀態的 Agentic AI 產品,我只願意試用失敗情況下對個人隱私和利益影響最小的功能。原因也很直觀,單 agent 無法實現 showcase 裏 fancy 的產品效果,多 agent 存在數據 / 工具錯誤和幻覺等問題導致 意 ⌘ Read more

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Context Engineering 實戰指南:一種全面的 AI 開發方法
什麼是 Context Engineering?————————幾年前,許多人,甚至頂尖的 AI 研究人員,都聲稱提示工程(prompt engineering)現在應該已經過時了。顯然,他們大錯特錯了。事實上,提示工程現在比以往任何時候都更重要。它是如此重要,以至於現在被重新命名爲 “語境工程”(context engineering)。是的,這又是一個時髦的術語 ⌘ Read more

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GitHub Copilot 在 VS Code 上的終極中文指南:從安裝到高階玩法_vscode copilot
前言GitHub Copilot 作爲 AI 編程助手,正在徹底改變開發者的編碼體驗。本文將針對中文開發者,深度解析如何在 VS Code 中高效使用 Copilot,涵蓋基礎設置、中文優化、核心功能詳解,並提供多個實戰場景配置模板。一、安裝與配置全流程1. 完整安裝步驟擴展安裝 打開 VS Code → 點擊左側活動欄的 Extensions 圖標(或按 Ctrl+Shift+X) ⌘ Read more

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一文了解 AI Agent 的解析模式
AI Agent 智能體是指一種能夠感知環境、自主決策並採取行動以達到特定目標的智能實體。它可以存在於虛擬或物理世界中,通過數據交互、學習和推理來完成任務。具備自主性、反應性、社交性和適應性等特點,能夠根據環境的變化調整自己的行爲,以達到預設的目標。下面說下 AI Agent 的解析模式。一、需求處理模式1. 被動目標創建者場景:用戶明確表達需求(如 “我要牛排”) 特點:直接記錄需求,不做 ⌘ Read more

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In-reply-to » A good blog post that makes some good points: Can I ethically use LLMs?

@eldersnake@we.loveprivacy.club Yeah for sure! The thing that annoys me about a lot of this, is the sheer fact you can’t really self-host let alone self-train these things I’ve been playing around with AI at home over the past few months and building my own neural networks from scratch (in Go) with genetic algorithms on a few tasks and training sets, but man it’s hard™ 🤣 I feel like we’re doing something wrong here…

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** Om nom nom LLMs, in which I respond to Simon Willison’s analogy **
I am hesitant to wade into the tumultuous waters that are the discourse around generative AI and LLMs, but this morning I came across a thing that so thoroughly melted my brain I feel uncontrollably compelled to respond.

This morning, at evidently 4:10 AM (no mention of timezone), Simon Willison shared the following blog post, quoted here in full:

Quitting programming as … ⌘ Read more

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In-reply-to » FFS! Can't I just get results, accurate no BS results? No erroneous/misleading AI-Slop of a summary I've never asked for ? I get it, there is plenty of people who LOooove (if not worship) that shit, Good for them! But at least make it opt-in or add in some kind of "Do Not Slop" browser option (as if the "Do Not Track" one made a difference, but I digress). Shit's only going down-hill from here, I might as well as just spin up my own Searx instance and call it a day.

@aelaraji@aelaraji.com i’m so sick of AI summaries they piss me tf off

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FFS! Can’t I just get results, accurate no BS results? No erroneous/misleading AI-Slop of a summary I’ve never asked for ? I get it, there is plenty of people who LOooove (if not worship) that shit, Good for them! But at least make it opt-in or add in some kind of “Do Not Slop” browser option (as if the “Do Not Track” one made a difference, but I digress). Shit’s only going down-hill from here, I might as well as just spin up my own Searx instance and call it a day.

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Of Pointlessware and CEOs
Had a moment, to check up on some of the companies, I stopped following, get to The Browser Company and see their newest product - it’s just Chrome, with an AI chat window pop-up and that’s it. Something Canary Chrome, come with already.
I see Theo from T3.gg, making fun of it on YouTube and promoting “his” product - an AI chat app, where you can choose from multiple models, by all the popular AI companies. Something I already have a worse version of, at work and I don’t even use it.
There’s also an interview, about the future of virtual keyboards, surely this is at least actually a real thing and not more pointless horse shit. I check the website of the keyboard SDK, and it’s around 20 identical apps, that just copy the same keyboard SDK/api and slap chatgpt features on top - in the App Store, these are surrounded by chatgpt clones, that just feed the users prompts, into the real thing and put ads, next to the answers.

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iFLYTEK Wins CNCF End User Case Study Contest for Scalable AI Infrastructure Breakthroughs with Volcano
Company to present large-scale Kubernetes model training success at KubeCon + CloudNativeCon China 2025 Hong Kong, China — 10 June 2025 — The Cloud Native Computing Foundation® (CNCF®), which builds sustainable ecosystems for cloud native software,… ⌘ Read more

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從零開始編寫 Mcp Server, 發佈上線,超簡單全網最細
MCP 簡單來說就是 AI 大模型的標準化工具箱。在我們之前的很多期視頻裏面,只是討論瞭如何使用別人已經編寫好的 MCP Server,對接到 AI 客戶端裏面,實現各種智能體與工作流。本期視頻我們轉換到開發者的角度,超簡單,幾分鐘之內編寫一個 MCP Server,並且把它發佈上線,提供給所有人去使用。本期視頻內容較多,並且十分硬核,可以幫助我們從開發者的角度更加深入理解 MCP 協議。在爬爬蝦 ⌘ Read more

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重磅!Qwen3 Embedding 王炸登場,AI 文本理解邁入新紀元!
各位 AI 愛好者、開發者們,準備好了嗎?今天,一個能徹底顛覆你對 AI 文本理解認知的 “王炸” 產品——Qwen3 Embedding 系列模型——正式發佈了!它不僅僅是一個模型,更是一個將帶領我們進入 AI 文本處理新紀元的里程碑!🤯💥 爲什麼說它是 “王炸”?五大亮點讓你不得不服!Qwen3 Embedding 系列模型,作爲 Qwen 家族的最新力作,專爲文本嵌入和排序任務而生,它繼承了 ⌘ Read more

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