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最新 MCP 规范解读

一、MCP是什么? 为什么需要它? 想象一下,你正在开发一个 AI 编程助手,它需要: 读取和修改项目文件 查询数据库Schema 搜索代码仓库 执行Git操作 传统做法是为每个数据源写一套专用代码,不同团队重复造轮子。Model Context Protocol(MCP) 就是为了解决这个问题而生的开放标准协议。 通俗理解: MCP就像是「AI应用的USB接口标准」。就像USB让不同设备都能接入电脑一样,MCP让不同的数据源和工具都能以统一方式接入AI应用。 实际案例: 在Claude Desktop中,你可以配置多个官方MCP服务器: Filesystem服务器: 安全地读写本地文件,有权限控制 SQLite服务器: 查询和分析SQLite数据库,自动生成SQL GitHub服务器: 搜索仓库、创建Issue、管理PR 你的AI应用只需实现一个MCP客户端,就能连接所有服务器,无需为每个服务器写专用代码。 二、架构设计: 三个角色的分工 MCP采用宿主-客户端-服务器三层架构,就像一家公司的组织结构: 宿主(Host) = 总经理 管理所有客户端 控制安全策略和权限 负责AI模型的...

AI 也会 “脑损伤”?研究揭示低质量数据对大语言模型的影响

最近一项研究表明,大语言模型(LLM)在持续接触低质量数据后,会出现类似于人类的 “脑损伤” 现象,导致推理和记忆能力显著下降。 研究者发现,AI 模型在接受高流行但低价值的社交媒体数据(如 Twitter)训练后,推理能力下降了23%,长上下文记忆能力下降了30%。而更令人担忧的是,这种损伤是不可逆的,即使在后续用高质量数据进行训练,模型也无法完全恢复到初始状态。 这项研究由一组 AI 研究者进行,他们对低质量数据进行了详细定义,并与高质量数据进行对比。他们将低质量数据归类为 “短文本、高热度” 的内容,特别是那些包含标题党和流行语的社交媒体帖子。 研究表明,AI 模型接触这些低质量数据后,除了认知能力下降外,其人格特征也受到影响,表现出更多的自恋和精神病态特质。 研究团队选择了四个不同的大语言模型进行训练,分别让它们接受这两类数据。研究过程中,模型的核心能力通过多种维度进行评估,包括推理能力、记忆能力和道德规范的遵循。结果显示,“垃圾进垃圾出” 的原则确实适用于大语言模型,这一发现对未来的 AI 数据训练提出了新的警示。 研究人员认为,行业在训练 AI 时,必须关注数据的质量,避免...

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