模型控制协议（Model Control Protocol, MCP）是一种专为实现AI代理与工具解耦而设计的通信协议，为AI驱动应用程序的开发提供了高度的灵活性和模块化架构。通过MCP服务器，AI代理能够动态发现并调用各种工具来响应用户请求。本文将详细介绍MCP服务器的构建过程，包括工具函数的注册、配置以及与Claude Desktop等AI代理的...
本文从理论基础出发深入探讨图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）及以供应链需求预测为应用场景在多产品日销售量预测中的应用。在相关SKU构成的复杂网络中，单一产品的销售波动往往会对其他产品产生连锁影响。本文展示了如何通过学习稀疏影响图、应用图卷积融合邻居节点信息，并结合时间卷积捕获演化模式的完整技...
本文深入探讨RAPL（Retrieval-Augmented Path Learning）框架，这是一个创新的人工智能架构，通过线图转换和合理化监督技术，从根本上改进了知识图谱环境下的检索增强生成系统。该框架通过构建高效且可泛化的检索器，显著提升了大型语言模型在知识问答任务中的准确性和可解释性。
在多变量数据分析中，涉及三个变量的数据可视化往往需要采用三维绘图技术，以便更全面地理解和分析在二维表示中难以清晰呈现的复杂关系和数据模式。
本文深入探讨朴素贝叶斯算法的数学理论基础，并重点分析其在处理混合数据类型中的应用。通过投票集成和堆叠集成方法，构建了一个能够有效处理包含二元、类别、多项式和高斯分布特征的综合分类框架。实验基于电信客户流失数据集，验证了该方法在多样化数据环境中的有效性。
在深度学习模型训练过程中，GPU内存不足（Out of Memory, OOM）错误是开发者频繁遇到的技术挑战。传统的解决方案如减少批量大小虽然简单有效，但当这些基础优化手段无法满足需求时，就需要对模型的内存分配模式进行深入分析。
本文将深入分析Mamba架构中交叉注意力机制的集成方法与技术实现。Mamba作为一种基于选择性状态空间模型的新型序列建模架构，在长序列处理方面展现出显著的计算效率优势。通过引入交叉注意力机制，Mamba能够有效处理多模态信息融合和条件生成任务。本文从理论基础、技术实现、性能分析和应用场景等维度，全面阐述了这一混...
LangSmith 对你来说可能是一个新术语。如果你不知道它是什么，我们将在下一节讨论它的用途。如果你已经知道了，可以跳过他。
在机器学习的回归分析中，损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差（MSE）作为经典的损失函数，在处理干净数据时表现优异，但在面对包含异常值的噪声数据时，其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数估计产生显著偏差。本文通过实证研究，系统比较了MSE损失函数和Cauchy损失函数在线性回归中的表现，重点分...
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术通过将外部知识检索与大语言模型生成能力相结合，实现了基于检索文本块（chunk）上下文的高质量内容生成。RAG系统的性能很大程度上依赖于文本分块策略的选择和实施。
在自然语言处理任务中，句子嵌入的聚类技术扮演着重要角色。其主要应用场景包括减少数据冗余、提升索引检索效率、为无标签数据生成伪标签，以及识别单一句子构成的孤立集群中的异常样本。
在人工智能技术快速演进的背景下，大型语言模型的架构设计始终围绕仅解码器（decoder-only）的Transformer结构展开。自第一个GPT模型发布以来，该架构已成为主流设计范式。尽管研究人员在效率优化方面进行了诸多改进，但核心架构结构保持相对稳定。
Jupyter MCP 服务器是基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的 Jupyter 环境扩展组件，它能够实现大型语言模型与实时编码会话的无缝集成。该服务器通过标准化的协议接口，使 AI 模型能够安全地访问和操作 Jupyter 的核心组件，包括内核管理、文件系统以及终端环境。本文将深入分析 Jupyter MCP 服务器的技...
现代信息检索系统和搜索引擎普遍采用两阶段检索架构，在人工智能应用中也被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。在初始检索阶段，系统采用高效的检索方法，包括词汇检索算法（如BM25）或密集嵌入检索器（基于近似最近邻算法），为给定查询获取初始候选文档或段落集合。这一阶段优先考虑检索速度而...
记忆机制是多智能体系统架构中的核心组成部分，它从根本上改变了我们设计和构建智能体系统的方式。一个典型的技术挑战是上下文窗口的限制。当达到上下文窗口的容量限制时，系统需要执行压缩和总结操作来处理先前的对话内容，随后启动新的上下文窗口，这个过程会循环重复。
NVIDIA 在 2025 年 GTC 大会上宣布了一项具有里程碑意义的技术更新：CUDA 并行计算平台正式支持原生 Python 编程。这一突破性进展将消除 Python 开发者进入 GPU 加速计算领域的主要技术壁垒，无需再依赖 C/C++语言作为中介。
时间序列动量策略（Time-Series Momentum, TSMOM）作为量化交易领域中最为持久且被深入研究的策略类型之一，其核心理念相对简明：对于显示上升趋势的资产建立多头头寸，对于呈现下降趋势的资产建立空头头寸。尽管历史数据表明此类策略具有盈利性，但传统 TSMOM 策略存在一个显著缺陷：风险敞口的不稳定性，这种特性往往...
金融界普遍认同的一个观点是："过去的表现并不预示未来的结果"——这一警示出现在几乎所有金融免责声明中，有其充分的理由。然而，市场参与者始终在寻找能够解码市场行为的模式和规律。
Python 长期以来凭借其语法简洁性、灵活架构和强大功能生态，成为众多开发领域的核心语言。随着 Python 3.14 版本的正式发布，该语言进一步提升了其核心能力。对于后端开发工程师、数据科学研究人员以及编程爱好者而言，这一版本引入了多项值得深入研究的技术改进。
金融数据分析面临实时处理、高频采集和非结构化特性的多重挑战。传统的使用自组织映射(SOM)进行异常检测存在几个关键性局限：
