《昨日的VeryCD》文章已經(jīng)歸檔，不再展示相關(guān)內(nèi)容，編輯建議你查看最新于此相關(guān)的內(nèi)容：專訪MobData聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO蘭旭： “全景數(shù)據(jù)”才是大數(shù)據(jù)實現(xiàn)商業(yè)化價值的核心在剛剛結(jié)束的 2017 創(chuàng)業(yè)邦 100 未來領(lǐng)袖峰會上，歷經(jīng)數(shù)月的嚴(yán)格評選，MobData憑借其領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)
（舉報）
受 Dify 啟發(fā)，我在扣子上開發(fā)了一個應(yīng)用，可以一鍵把扣子的工作流轉(zhuǎn)化為 MCP Server。你不需要知道什么是 MCP Server也不需要知道怎么寫 MCP Server只需要按下面的要求填個表單，按提示復(fù)制、粘貼、再復(fù)制、再粘貼，就好了。給你要轉(zhuǎn)化為的 MCP 服務(wù)起個名、描述一下它的功能和輸入輸出參數(shù)，就可以得到一段 Python 代碼，復(fù)制存到你電腦上，按應(yīng)用下面的配置說明，復(fù)制粘貼到?
對于想要深入了解MCP技術(shù)的開發(fā)者，AIbase的MCP資源網(wǎng)站是一個絕佳的選擇。該網(wǎng)站提供了豐富的學(xué)習(xí)資料、開發(fā)工具和社區(qū)支持，幫助開發(fā)者更好地掌握MCP技術(shù)。記住從簡單的工具開始，逐步增加復(fù)雜性。
在AI技術(shù)不斷發(fā)展的今天，如何高效地實現(xiàn)AI模型與外部資源的交互成為了一個關(guān)鍵問題。MCP作為一種創(chuàng)新的解決方案，為AI應(yīng)用的開發(fā)和部署提供了全新的思路。隨著MCP技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，我們有理由相信，它將在未來的AI領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。
4月8日，盈米基金發(fā)布業(yè)內(nèi)首個財富管理MCPServer，旨在將基金等相關(guān)數(shù)據(jù)和服務(wù)通過標(biāo)準(zhǔn)化的MCP協(xié)議進行全新封裝，以此打通AI大模型獲取金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)與服務(wù)的橋梁，為后續(xù)在DeepSeek、豆包、通義千問等AI大模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建專業(yè)、可靠的金融領(lǐng)域垂直AI應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。盈米基金本次行業(yè)首發(fā)，標(biāo)志著財富管理行業(yè)垂直領(lǐng)域與AI大模型的深度融合進入了全新階段。先已全面開放內(nèi)測，歡迎大家申請試用體驗。
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，MCP服務(wù)已成為提升開發(fā)效率和AI能力的重要工具。Cline作為一個強大的AI編程助手，支持多種MCP服務(wù)，幫助開發(fā)者更高效地完成任務(wù)。通過以上步驟，你可以在Cline中成功使用MCP服務(wù)，提升開發(fā)效率和AI能力。
在MCP架構(gòu)中，MCPServer扮演著至關(guān)重要的角色。它通過標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議為客戶端提供各種功能和服務(wù)，使得AI模型能夠高效地與外部資源交互。隨著MCP技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，我們有理由相信，它將在未來的AI領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。
我們正處于互聯(lián)網(wǎng)范式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵階段：從中心化的平臺驅(qū)動（Web 2），邁向去中心化的用戶主權(quán)網(wǎng)絡(luò)（Web3）。在Web3 體系下，數(shù)據(jù)與內(nèi)容的所有權(quán)回歸用戶本人，價值創(chuàng)造與價值流通基于協(xié)議自動執(zhí)行，平臺不再是控制者，而是服務(wù)型工具。這意味著，下一代互聯(lián)網(wǎng)不再依賴于少數(shù)平臺巨頭，而是建立在公開透明、用戶可驗證、自治協(xié)作的價值網(wǎng)絡(luò)之上。OPENVERSE作為新一代 We
DeepSeek發(fā)布數(shù)學(xué)推理模型DeepSeek-Prover-V2，包含7B和671B兩個參數(shù)版本。該模型采用"遞歸+強化學(xué)習(xí)"訓(xùn)練方法，在MiniF2F測試集上達(dá)到88.9%通過率，解決了PutnamBench中的49道題目。關(guān)鍵技術(shù)包括：1) 使用DeepSeek-V3分解復(fù)雜定理生成子目標(biāo)；2) GRPO算法從多個候選方案中自動學(xué)習(xí)最優(yōu)解；3) 通過思維鏈整合非形式化推理與形式化證明。模型在AIME競賽題和教科書題目上也表現(xiàn)優(yōu)異，7B小模型意外在部分問題上超越大模型。論文指出該方法為通向AGI提供了正確路徑，未來將擴展至IMO級別數(shù)學(xué)難題。
快科技4月30日消息，今日，DeepSeek 今日在 AI 開源社區(qū) Hugging Face 發(fā)布了一個名為 DeepSeek-Prover-V2-671B 的新模型。據(jù)介紹，DeepSeek-Prover-V2-671B 其參數(shù)量達(dá)到6710億，使用了更高效的 safetensors 文件格式，并支持 BF16、FP8、F32 等多種計算精度，方便模型更快、更省資源地訓(xùn)練和部署。在模型架構(gòu)上，該模型使用了DeepSeek-V3架構(gòu)，采用MoE（混合專家）模式，具有61層Transformer層，7168維隱藏層。同時支持超長上下文，最大位置嵌入達(dá)163840，使其能處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)證明，并且采用了FP8量化，可通過量化技術(shù)減小模型大小，提
封閉系統(tǒng)早不是智能終端的安全保障了，現(xiàn)在得靠零信任架構(gòu)和實時監(jiān)控，還得加密存儲和傳輸，這樣才能確保數(shù)據(jù)不被竊取。
