你的脚本就像老房子里的家电——能干活，但没接入智能家居系统。灯得手动开，空调得自己调，洗衣机得走过去按启动。而MCP Server，就是那个智能插座。 你手上有十几个Python脚本，能查数据库、能发通知、能生成报表。每个都跑得好好的。但AI叫不动它们。

一个仅需“1 个字符”即可触发的漏洞，正在威胁大量 AI Agent 与 MCP基础设施。 过去几年，AI 圈一直在疯狂讨论“大模型能力边界”。 但很多人忽略了一件事：真正危险的，未必是模型本身，而是那些把模型连接到真实世界的基础设施。当 AI Agent 开始接管邮箱、数据库、企业 SaaS、代码仓库、云资源，甚至工业设备时，一个原本看起来“普通”的 Web 框架漏洞，可能就会瞬间变成现实世界的 ...

【新智元导读】一个纯Python写的开源项目，竟把OpenAI用Rust写的王牌给秒了！最终战绩6比5，Hermes直接上演工程暴力美学，解释型语言终于逆天改命。 一个纯Python写的开源项目，竟击溃了OpenAI王牌！ 今天，全网都被Hermes ...

机器学习模型的构建过程历来需要大量的手动调参工作，包括超参数优化、算法选择和特征工程等环节，往往需要数周的时间投入。尽管这种传统的开发模式仍然存在，但AutoML技术的发展已经显著简化了这一过程。 经过多年的AutoML库实践经验，这些工具已经深刻 ...

金融资产波动率建模在现代金融工程中具有重要地位，其应用涵盖风险管理、衍生品定价和投资组合优化等核心领域。本文着重探讨三种主流波动率建模方法：广义自回归条件异方差模型(GARCH)、Glosten-Jagannathan-Runkle-GARCH模型(GJR-GARCH)以及异质自回归模型(HAR)。

ELI5（Explain Like I'm 5）是一个Python库，旨在帮助解释各种机器学习模型的预测结果，让机器学习模型的工作原理更加透明和易于理解。本文将介绍ELI5库的安装方法、特性、基本功能、高级功能以及实际应用场景，帮助读者更好地了解和使用这一工具。 解释模型 ...

以llama.cpp工具为例，介绍模型量化并在本地CPU上部署的详细步骤。Windows则可能需要cmake等编译工具的安装（Windows用户出现模型无法理解中文或生成速度特别慢时请参考FAQ#6）。本地快速部署体验推荐使用经过指令精调的Alpaca模型，有条件的推荐使用8-bit模型 ...

运行前确保拉取仓库最新版代码：git pull 确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。 务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与SHA256.md所示的值一致，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含：tokenizer.model、tokenizer ...