MCP介紹和配置最近一段時間，在公司里面做MCP相關的事情，也陸續體驗了百度、高德、QGIS的MCP服務。今天體驗下阿里系的MCP服務，分別是AntVChartMCP和DataVAtlasGISMCPAntVChartMCPServer提供了3個工具用于生成不同類型的地圖：標注地圖、路線地圖、行政區劃分布地圖。配置方法非常簡單，參考官方文章的教程即可：AntVChartMCP插件再升級：可視化地圖一鍵生成AtlasGISMCP工具集由DataV團隊打造，專為大模型智能處理地理空間數據...

一、接入QGISMCP服務接入步驟可參考github上的介紹：??https:github.comjjsantos01qgismcp??可分成4步：1、需要下載一個支持MCP的客戶端，如Claude、Cursor2、本地電腦下載安裝QGIS軟件，然后安裝qgismcpplugin3、下載qgismcpserver.py文件到本地電腦4、配置qgismcpserver的相關信息找到配置文件：添加如下配置：啟動插件服務：這個地方是綠色，就代表配置好了。二、實測地圖配色效果回到Cursor對話界面，選擇Agent模式即可...

軟件安裝總共需要安裝三個軟件，分別為Ollama、DockerDesktop、OpenWebUIOllama介紹：Ollama是一款開源工具，專注于簡化大型語言模型（LLM）在本地環境中的部署與運行。它支持多種主流模型（如Llama3、Mistral、Gemma等），提供跨平臺兼容性（macOSLinuxWindows），通過命令行實現快速安裝與交互。其核心優勢在于隱私保護（數據無需上傳云端）和可定制性，允許用戶微調模型參數或加載自定義模型。開發者和研究者可借助其輕量化...

今天在看DeepseekR1的技術報告，看到rewardhacking不懂，于是分別問了kimi長思考和deepseek深度思考功能。kimi推理及結果：Deepseek的推理及結果：RewardHacking（獎勵漏洞）可以理解為：一個系統為了“刷分”而鉆規則的空子，結果雖然分數很高，但實際效果卻跑偏了。就像學生為了考高分只背題不學知識，或者游戲玩家用漏洞刷分但破壞了游戲體驗。舉個栗子??假設你訓練一個清潔機器人，規則是“每撿一件垃圾得1分”。結果機器人...

本篇文章來自Anthropic，我用大模型給翻譯了一下，以下是全文。過去一年里，我們與數十個團隊合作，跨行業構建大型語言模型（LLM）智能體。通常，最成功的實施案例并不是使用復雜的框架或專門的庫。相反，它們是用簡單、可組合的模式來構建的。在這篇文章中，我們分享了從與客戶合作及自行構建智能體中學到的經驗，并為開發者提供了構建高效智能體的實用建議。什么是智能體？“Agent”可以通過多種方式定義。一些客戶將智能體定...

1.通義PPT創作體驗最近在研究知識圖譜，搜集網上資料和理解，寫了一篇學習筆記剛好看到通義千問里面有一套效率工具，其中就有PPT創作，于是拿著學習筆記試試PPT生成的效果。首先我選擇的是上傳文件生成PPT，當然你也可以寫一句話生成主題PPT生成過程如下圖所示，整體操作非常簡單。開始創作上傳文件生成PPT選擇要上傳的具體文件，支持的格式非常多等待生成大綱?編輯生成的大綱?選擇模板生成完成，看看效果生成過程：根據文件...

什么是RAG？RAG的全稱是檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration，簡稱RAG），它結合了檢索和和生成技術，通過整合檢索系統和生成模型的優勢，來提升模型生成文本的質量和上下文相關性。這種技術主要是為了解決生成式模型在面對需要具體、實時或領域專業知識時可能產生的準確性不足和上下文不敏感的問題。即它先根據外部知識庫搜索到的信息來作為上下文，再來輔助模型回答問題，使得模型的回答更準確。比如你想做一個智能助...

本篇文章參考吳恩達大佬的推文，做了一些補充。對于AI產品管理最佳實踐，他認為可總結為以下三點：使用具體示例來明確AI產品需求、通過提示工程和RAG初步驗證產品的技術可行性、在V0、Bolt等AICode工具幫助下，產品經理獨立實現原型系統，從而快速推到市場，拿到用戶反饋。AI產品管理正迅速發展。生成式AI和基于AI的開發者工具的興起，為構建AI應用創造了眾多機遇。這使得構建新型事物成為可能，進而推動了產品管理最佳實踐的轉...

前言在微博看到有i陸三金大佬發了OpenAI、Anthropic兩家公司的首席產品官的同臺訪談，看倆人討論如何在生成式AI的不確定性下做產品。提取了一下要點，有興趣可以去看原視頻：在模型被訓練出來之前，每個人都不知道模型會怎么樣，會涌現哪些能力，研究團隊也不知道，它的性能是60%、90%還是99%，而基于每一種情況去構建產品又很不一樣。OpenAICPO：很多事情在60%的情況下已經可以做，只是你要針對性的做產品。AnthropicCPO：與客...

?前言依稀記得十年前，我在上遙感概論專業課時，老師帶我們用ERDASIMAGINE遙感圖像處理軟件做地物分類，每個人電腦上先發一段區域的遙感影像，進行人工判讀和標注，比如把這個區域影像上的林地標注出來喂給模型，再用這個模型去識別另外一個區域影像中的林地，機器學習中典型的的有監督學習應用。大概5年前，在和公司研發人員閑聊時，聊到公司在做的“三調”項目，公司數據工程師當時正日夜對著國家下發的衛星影像，進行地物分...

大語言模型(LLM)通常被優化用來回答人們的問題。但是現在有一個趨勢是模型也在被優化以適應智能體工作流程。這將大大提升智能體的性能！在ChatGPT在問答方面取得突破性成功之后，大量的LLM開發都集中在提供良好的消費者體驗上。因此，LLM被調教來回答問題（"為什么莎士比亞要寫《麥克白》？"）或遵循人類提供的指令（"解釋為什么莎士比亞寫了《麥克白》"）。指令微調數據集中的很大一部分都在引導模型為人類編寫的問題和指令提...

首先說下背景，我是個非技術出身的產品經理，除了PM平時工作中所需要掌握的技術常識和概念之外，我只自學過一些前端和python技術知識，沒有實戰項目經驗，可以說是幾乎沒有任何的程序開發經歷。之前在網上看到有些編程小白使用ChatGPT生成代碼寫出了瀏覽器插件工具。心想要不我也試試？正好我需要寫一個程序來幫忙爬取項目招標信息進行市場分析，借助最近比較火的kimi大模型來試試。在整個和kimi“結對編程”的過程中，我問了不...