https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/tags/%E6%8A%80%E6%9C%AF/一个关注 AI 各领域的专题博客https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/projects/mcp/mem0_mcp/Wed, 31 Dec 2025 23:00:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/projects/mcp/mem0_mcp/这个MCP服务器将 Mem0 的记忆 REST 能力封装成 MCP Tools，让对话式 Agent 获得可检索、可更新、可清理的长期记忆能力，解决“聊完就忘”“记忆不可控”的工程痛点。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/kimi/kimi_k2/Sat, 19 Jul 2025 22:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/kimi/kimi_k2/本文介绍了MoonshotAI公司Kimi-K2模型简介和相关有意思的用法。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/baidu/ernie4.5_open_now/Mon, 30 Jun 2025 22:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/baidu/ernie4.5_open_now/本文介绍了百度开源的ERNIE 4.5模型，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/google/google_io_2025/Wed, 21 May 2025 23:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/google/google_io_2025/本文介绍了Google I/O 2025 大会亮点。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/mas/mas_reinforcement/Sat, 26 Apr 2025 20:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/mas/mas_reinforcement/本文介绍了多智能体强化学习（MARL）在多智能体系统（MAS）中的应用：理论、算法、应用与展望。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/products/cursor/Sat, 12 Apr 2025 21:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/products/cursor/Cursor AI 最佳实践：提升编码效率与代码质量的权威指南https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/google/a2a/Sat, 12 Apr 2025 16:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/google/a2a/Google公司A2A协议是一种旨在实现人工智能代理之间无缝通信和协作的开放标准。它定义了一套通用的消息传递格式和交互模式，使得不同的 AI 代理能够相互发现、协商能力、执行任务并共享结果，从而更有效地完成复杂的最终用户请求。该协议旨在促进构建更强大、更通用的代理系统，这些系统可以跨越不同的环境和平台协同工作https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/llama/llama4/Thu, 03 Apr 2025 16:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/llama/llama4/本文介绍了Llama 4 模型系列详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/cod-chain-of-draft/Sat, 01 Mar 2025 20:00:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/cod-chain-of-draft/本文介绍了Chain of Draft（CoD）论文，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_flashmla/Mon, 24 Feb 2025 16:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_flashmla/本文介绍了深度求索（DeepSeek）公司FlashMLA代码详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/test_time_scaling/Wed, 19 Feb 2025 16:40:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/test_time_scaling/本文介绍了Test-Time Scaling（测试时扩展）的概念，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_v3/Fri, 14 Feb 2025 18:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_v3/本文介绍了深度求索（DeepSeek）公司推出的新一代推理模型DeepSeek-V3，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek-finetuning/Fri, 14 Feb 2025 18:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek-finetuning/本文介绍了如何使用合成推理数据集微调DeepSeek-R1模型.https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_r1/Mon, 10 Feb 2025 20:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_r1/本文介绍了深度求索（DeepSeek）公司推出的新一代推理模型DeepSeek-R1，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。