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MCP是什么 ？通往AGI之路中有相关的学习资料吗？

Answer

MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的一项创新标准。它旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接，通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务，让 AI 模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更加精准、相关的智能回答。

Lark 认为，用一句话概括，MCP 是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释：MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式，可以将其想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。

此外，还有文章介绍了如何通过 MCP 连接 Claude 3.7 与 Blender，实现一句话生成 3D 场景的功能。随着 MCP 的崛起，AI 不再是数据孤岛，未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务，开启创作的新纪元。

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References

通往AGI之路

《[银海：MCP是大模型的USB x.0接口](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F0dewXcXViCUG7kp7Kyc8iHOnAA)》MCP（模型上下文协议）是由Anthropic于2024年11月推出的一项创新标准，旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接。通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务，MCP让AI模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更加精准、相关的智能回答。文章是来自银海对MCP的实践心得。《[AI切磋大会第11期报名开始！月底见](https://mp.weixin.qq.com/s/N6MXfHR4s_1ndt58dBt35A)》AI切磋大会第11期报名开启！3月30日，主题是“2小时，让AI将你的创意变为现实”。无论你是编程小白还是高手，欢迎来现场展示你们的案例。《[这个产品太强辣！教你用Yourware一键创建自己的AI编程作品集](https://mp.weixin.qq.com/s/A_qlDjkyzTPXAv01ijrw8g)》Yourware是一款强大的工具，让普通用户轻松创建和部署AI编程作品集。只需复制代码，即可一键部署网页，快速展示自己的创作。此外，平台提供了全球优秀作品的参考，极大激发灵感。更有一键美化功能，让网页焕然一新，分享权限也能自由控制。

Lark：扒下MCP的外衣 -- 揭秘它被大模型xx的全过程

Write by Lark from Little Shock--智能不应喧嚣，只需温柔贴合日常[heading1]什么是MCP？[content]manus的火爆突然也带火了Anthropic去年11月发布的MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议（虽然manus明确表示没有用MCP），按照我自己的理解用一句话概括就是：MCP是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释：MCP是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将MCP想象成AI应用程序的USB-C接口。就像USB-C为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP为AI模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。(https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/agents-and-tools/mcp)[heading1]为什么写这篇文章，这篇文章讲什么？[content]我是一个不太喜欢写文章而偏好埋头开发的人，但在WaytoAGI社区中阅读了太多他人优秀的文章，应该试着逼自己做一点点输出，也是对自我学习的总结。在各种MCP相关文章充斥公众号的今天，如果再写一篇讲MCP原理的文章，就显得浪费彼此的时间，所以，这篇文章从我自己的疑问出发，通过动手实践的方式，和大家一起探索：利用自然语言交互，大模型为什么会调用MCP工具？大模型调用MCP工具，从客户端（Client）到服务端（Server）发生了什么？我安装了类似的MCP工具，大模型如何选择用哪一个？接下来，我决定采用做实验的方式，来一一验证和解答我自己的这几个疑问，也可以加深对MCP的理解。

通往AGI之路

《[GTC 2025慢思考｜英伟达王座不稳，“慌张”老黄卖力兜售](https://mp.weixin.qq.com/s/hrkmQH24TAycYcrTnPSnXw)》在GTC 2025大会上，黄仁勋展示了英伟达的最新芯片Blackwell Ultra，强调其性能是Hopper的40倍，预计2025年将出货360万颗。黄仁勋反驳市场质疑，指出推理的算力需求远超预期，Dynamo的推出将优化GPU利用率。尽管市场信心动摇，英伟达依然展现了其作为AI算力领导者的决心，“只要有Token就有英伟达的生意”。《[手把手教你用MCP连接Claude3.7与Blender，一句话生成3D场景](https://mp.weixin.qq.com/s/Y-8STas8GXjvuheAm3mAUA)》本文介绍了如何通过MCP（Model Context Protocol）将Claude 3.7与Blender连接，实现一句话生成3D场景的功能。Claude作为“大脑”，MCP为“桥梁”，Blender则是“手脚”，三者紧密协作，使得3D建模变得简单而高效。随着MCP的崛起，AI不再是数据孤岛，未来的AI智能体将能自主完成更复杂的任务，开启创作的新纪元。

Others are asking
我应该怎么开始学习AGI
学习 AGI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。以下是一些建议： 1. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 2. 记忆方面：先从。 3. 理解方面：进一步了解 AI 领域的都试一试。 记住，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AGI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。
2025-03-28
agi和ai的区别
AGI（通用人工智能）和 AI（人工智能）的区别主要体现在以下几个方面： 1. 能力范围：AI 通常分为 ANI（弱人工智能），如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等，只能完成特定的单一任务；而 AGI 能够像人类一样思考、学习和执行多种任务。 2. 智能水平：ANI 得到了巨大发展，但 AGI 尚未取得巨大进展。AGI 具备更广泛和全面的智能能力。 例如，ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资，AGII 是一个 AI 驱动的平台，旨在为用户提供强大的 AI 驱动工具和高质量内容生成能力。
2025-03-28
我是小白，希望从头开始学agi，但是不需要特别专业的知识，只集中于应用层面就好
对于小白从头开始学习 AGI 并集中于应用层面，建议您按照以下步骤进行： 1. 记忆：先了解 AGI 的历史、基本术语、重要概念、方法和原理等。 2. 理解：进一步了解 AGI 领域的主要思想。 3. 应用：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc ）、绘画（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb ）和语音（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc ）产品，每天使用它们来解决实际问题或提升效率（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A0Y0wpBOcig7HLkSFNcceTA6nwb ）。 4. 分析：大量阅读各类文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblsQKR3a22uFqsp ）、视频（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LEnvwwEy0iufT3k4kfVc8Ehenvf?table=tbllpoPWJn6MNOR6&view=vew68BlUHo ）以及行业报告（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FnXcwGrwSimQxnkNo1kcJzPYn7f ），理解各知识之间的关系。 此外，您还可以观看以下两个对建立框架有帮助的视频： 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili（https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 ），由林粒粒呀（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili（https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 ），某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，两期内容都值得观看。
2025-03-28
waytoAGI和deepseek有什么区别
WaytoAGI 和 deepseek 的区别如下： WaytoAGI： 可以了解最新的 AI 技术，其开源免费，能让人学到实用技能。 提供线上共学，手把手教用户应用 AI 技术，适合不同基础的用户找到学习路径。 是一个能找到志同道合队友的平台，便于创业、做副业或一起搞事情。 其线下活动能让人了解最新的 AI 落地应用现状，结识有趣、有想法的人，让人意识到要多与人交流和体验真实生活才能成长。 deepseek： 关于 deepseek 的具体特点未在提供的内容中有明确阐述，但可以通过相关学习材料，如“详解：DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一”“收集全网最好玩 Deepseek 案例”“集合·DeepSeek 提示词方法论”等，对其进行快速了解。在 AI 领域爆火工具出现时，WaytoAGI 上会有很多 deepseek 相关的内容，通过快速阅读这些开源资料能获得对 deepseek 的基础认识。
2025-03-28
我该如何学习AGI，请给我规划一条可行的学习之路
以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解，查看入门课程。 具体的学习资源包括： 关于 Prompt 的了解：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w
2025-03-28
AGI知识视频
以下是为您提供的关于 AGI 知识视频的相关内容： 通往 AGI 之路介绍：包括记忆、理解、应用、分析、评价和创造等方面，从了解 AI 的历史、基本术语等开始，深入到主要思想，选择适合自己的 AI 产品并应用于解决实际问题，大量阅读各类文章、视频和报告以理解知识之间的关系，通过课程与书籍深入学习并提出自己的观点和论断，尝试创造新想法。 知识库起飞指南：以 Agent 板块为例，从下往上看相关视频，共学视频都是从注册开始的教学，可根据听过的工具选择开始。在看了一些视频后，根据需求找到导航选择想看的内容。智能千帆、阿里云百炼有视频，其余部分可能没有。如果内容较多，要考虑聚焦，先挑一个开始实践。 01 通往 AGI 之路知识库使用指南：智能章节主要有三个内容，包括推荐 B 站 up 主 Nally 的课程，二十四节气相关教程和关键词已开源，以及 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。还提到人像可控的炼丹操作、AI 视频及相关变现方式，16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹，工程生产的可控性，AI 视频相关的共学课程、工具及挑战赛，以菌菇图形做创意的素材图等。
2025-03-27
mcp 有什么开源的方案吗
Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源了 MCP（模型上下文协议）。MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，能统一不同的外部服务，如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等，通过标准化接口与大语言模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”（MCP 服务器），就能让所有兼容 MCP 的模型（MCP 客户端）无缝接入，无需针对每个模型单独适配，大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE（ServerSent Events），是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。MCP 像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”，可以标准化地连接 AI 系统与各类外部工具和数据源。与传统 API 相比，MCP 是单一协议，只要一次整合就能连接多个服务；具有动态发现功能，AI 模型能自动识别并使用可用的工具；支持双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。相关链接：
2025-03-27
mcp的介绍
模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，由 Anthropic 公司开发并开源。它旨在为大语言模型提供标准化的连接方式，使其能够更轻松地与外部工具和数据源集成。 MCP 就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”或“转接头”“通用插座”，能统一不同的外部服务，如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等。通过标准化接口与 AI 模型对接，开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”（MCP 服务器），就能让所有兼容 MCP 的模型（MCP 客户端）无缝接入，大幅提升兼容性与开发效率。 MCP 与传统 API 的关键区别在于： 1. 单一协议：MCP 像一个统一接口，一次整合就能连接多个服务。 2. 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，无需提前写死每个接口。 3. 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 MCP 的好处包括： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 使用 MCP 而非传统 API 的原因通常是，传统 API 要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案，极大地增加了开发复杂度。而在某些应用场景，如需要精准且严格受控的交互方式、细粒度控制、功能严格限制、更偏好紧耦合以提升性能、希望最大化交互的可预测性时，传统 API 可能更合适。 快速集成 MCP 的步骤包括： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 总之，MCP 让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
2025-03-27
mcp服务是什么
MCP（模型上下文协议）是一项创新标准，由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源。它是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，旨在让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 传统 API 更适合的场景包括： 需要细粒度控制、功能严格限制。 更偏好紧耦合以提升性能。 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 通过 MCP，我们可以让 AI 使用各种强大工具，比如查询实时天气、联网搜索最新信息、调用私人数据库等。
2025-03-27
MCP
模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 MCP 的特点和优势包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而 MCP 就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 传统 API 在某些场景下更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，包括需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现在已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 要开始使用 MCP，可按照以下步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 例如，Claude 可以通过简单的 MCP 集成直接连接到 GitHub、创建新存储库并创建 PR。
2025-03-26
mcp
模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。它就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。传统 API 就像每扇门都有一把不同的钥匙，要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。 在某些情况下，传统 API 更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，包括需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性。 Anthropic 公司最早开发了 MCP，现在它已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 要开始使用 MCP，可按照以下步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 Claude 可以通过简单的 MCP 集成直接连接到 GitHub、创建新存储库并创建 PR。
2025-03-25
mcp介绍
模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。它就像AI领域的“USBC接口”，能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换AI模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI系统扩展时，只需连接新的MCP服务器。 与传统API相比，通常AI系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的API，每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。传统API就像每扇门都有一把不同的钥匙，要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。 MCP最早由Anthropic公司开发，目的是帮助AI模型（如Claude）更容易地连接工具和数据源。但现在，MCP已经成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，逐渐成为AI与工具互动的新标准。 在某些情况下，传统API更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，包括需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性。 要开始使用MCP，可按照以下步骤： 1. 定义能力：明确MCP服务器提供的功能。 2. 实现MCP层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与MCP服务器建立安全稳定的连接。 总结来说，MCP是为AI模型统一连接数据与工具的标准接口，让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效，而传统API是每个服务单独连接，开发更复杂。例如，Claude可以通过简单的MCP集成直接连接到GitHub、创建新存储库并创建PR。
2025-03-24
网站“通往AGI之路”的建设意义是什么？
“通往 AGI 之路”网站具有以下建设意义： 1. 学习平台：是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 资源丰富：由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 实践促进：定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 4. 品牌形象：品牌 VI 融合独特设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性，共同构建充满活力和前瞻性的品牌形象。 5. 连接作用：不仅是一个知识库，更是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 6. 影响力大：在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。
2025-03-24
设计一条大模型学习之路，并给出推荐资料
以下是为您设计的大模型学习之路及推荐资料： 学习之路： 1. 了解大模型的基本概念：通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（训练所需的大量计算和 GPU 等）、确定教材（大量的数据量）、找老师（算法讲述内容）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 2. 学习大模型的构建过程： 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量资料，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、分割文本。 设计模型架构：为孩子设计学习计划一样，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，如使用 Transformer 架构等特定的神经网络结构。 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复预测句子中的下一个词来逐渐学会理解和生成人类语言。 推荐资料： 1. 直播共学： 可在飞书知识库中查看以下分享内容和教程：小七姐、刘宇龙、熊猫、MQ、财猫、李继刚、凯翔、AJ、南瓜博士、江树的分享。 参与每晚群里的分享和讨论会，包括 3.4 直播聊天（讲讲大家最初入门学 prompt 的一些入门方法）、3.5 直播分享（小七姐提示词学习路径）、3.5 直播答疑（小七姐、宇龙、AJ 学习路径中的各类问题和 AGI 对应知识推荐）、3.6 直播分享（MQ：文科小白+普通宝妈的 AI 学习之路、熊猫提示词和思维模型）、3.7 直播分享（南瓜博士&财猫文理兼修话 PROMPT）、3.7 直播聊天解答作业等。 2. 文章学习： 大模型工具请大家自行准备，推荐顺序为：1.chat 2.kimi.ai 3.智谱清言 4
2025-03-23
大模型学习之路
大模型的学习之路包括以下几个主要方面： 1. 大模型的定义：通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 2. 大模型的训练和使用类比： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU更合适，只有购买得起大量GPU的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法让大模型更好理解Token之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 Token：Token被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词等，在将输入进行分词时会数字化形成词汇表。 3. 大模型的底层原理：计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，利用概览模型在计算机上实现对人脑结构的模仿，但大模型内部是混沌系统，存在不确定的“不安感”，同时也学习了人类大脑的优点和特质，这些特质在实际应用中表现出“缺陷”和“不足”。 4. 大模型的构建过程： 收集海量数据：如让孩子阅读大量书籍等，对于AI模型就是收集互联网上的各种文本数据。 预处理数据：像为孩子整理资料，AI研究人员也需清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息等。 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员需设计AI模型的“大脑”结构，如使用Transformer架构。 训练模型：如孩子开始学习，AI模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-03-23
请详细讲述一下这个网站《通往AGI之路》的学习方法？
《通往 AGI 之路》的学习方法如下： 1. 系统学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等高质量学习内容，并整理成学习笔记，在整理过程中与大家交流互动。 2. 社区共创学习：对于觉得系统学习枯燥的同学，可以等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 了解相关原理：学习 A16Z 推荐的包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 4. 探索应用：例如了解 Stable Diffusion 运作原理与 GPT 训练现状。 5. 针对特定软件：对于 AE 软件，可在 B 站找丰富的入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习，还可参考模板。 6. 名词解释：理解包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等 AI 相关名词，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 7. 信息获取：关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 8. 参与活动：参加如 AIPO、CONFIUI 生态大会等社区活动，每月还有切磋大会。 9. 阅读经典：阅读介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 10. 初学者推荐：对于初学者，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。同时，整理 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
2025-03-23
通往agi之路是一个怎样的团队
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它具有以下特点： 1. 目标是助力每一个怀揣 AI 梦想的人在探索知识的道路上“无弯路，全速前进”。 2. 这里既是知识的消费者，也是知识的创作者。 3. 拥有 200 多个微信群和 140 多个高校群。 4. 举办了 AIPO 等相关活动，活动遵循先共学再以赛代练的学习路径，邀请了 10 位 AI 界大佬分享经验。 5. 有赛博禅心主理人大聪明等人员的参与和支持，赛博禅心公众号有 5000 个 AI 项目详解，可为活动提供灵感。 6. 中科院翟教授曾开场致辞。 7. 提供了 v two agi.com 网站供注册进入知识库。 同时，“通往 AGI 之路”还有众多友情链接，涉及麦橘、orange、Web3 天空之城、Ragnar 瑞哥那、海辛、三思、云中江树、陈财猫、阿文等在 AI 领域的不同角色，如产品经理、艺术家、工程师等。
2025-03-22
给我一份通往AIGC的学习目录
以下是一份通往 AIGC 的学习目录： 1. AIGC 概述 1.1 GenAI、AIGC 的基本概念 GenAI 的定义、工作原理及应用 典型的 GenAI 产品 AIGC 的定义及创建方式 国内 AIGC 的监管框架 1.2 AIGC 的分类及应用 语言文本生成的模型和代表项目 图像生成的技术和代表项目 音视频生成的方法和代表项目 AIGC 在音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域的应用 1.3 AIGC 应用可能引发的风险 内生风险，如算法的不可解释性和不可问责性，代码开源的安全和伦理担忧 数据隐私问题，如数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享 知识产权风险，如作品侵权、不当竞争 相关法律和规定对 AIGC 的要求 AIGC 滥用可能导致的问题，如虚假信息传播、侵犯隐私 2. AI 赋能教学 从易到难的学习路径 了解 AI 工作原理 尝试各种 AI 工具 学会优化提示词 生成课程资源 解决教学场景 课上师生机共学 促学生正确使用 提升人机共创力 相关主题 AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力 大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得 AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景 AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐 AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用 解码 AI 教学案例：创新与实践 教学主要负担分析，如备课压力、适应新课标
2025-03-17
transformer是通往AGI的必经之路吗？什么是世界模型，当前有哪些进展
Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中，Transformer 符合一些条件，但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law，一个值得被 scale up 的架构是基础，且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面，如限定问题的数据生成有进展，但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面，目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统，其逻辑受指向描述变化，如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构，都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构，以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单，需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。
2025-03-16
通往GAI之路中AI提示词板块李继刚的提示词如何使用
李继刚的提示词使用方法如下： 从最佳实践中的收录内容开始学习，其结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。 操作时可点开并复制相关提示词，将复制内容丢进大语言模型对话，会有不同效果。 近期提示词有升级，李继刚老师将提示词玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 李继刚老师会在 13 号讲创作思路。 从工程视角看，一个提示词就能用于写游戏，如现在的 AI 编程（如 CURSOR）能做出开源小游戏，可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。
2025-03-09