前端开发“黑科技”：Cursor + MCP 联动Figma【附实操】
前端开发“黑科技”：Cursor + MCP 联动Figma【附实操】最近我一头扎进了 MCP 协议的奇妙世界，深入研究后只想说，掌握了它，开发进程真的就像装上了火箭助推器，随时原地起飞！😎
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14682 点击 2025-03-09 14:31
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最近我一头扎进了 MCP 协议的奇妙世界，深入研究后只想说，掌握了它，开发进程真的就像装上了火箭助推器，随时原地起飞！😎
历史上首个能通过双盲同行评审的AI系统Carl诞生了。它是Autoscience研究所的成果，能完成从构思到展示的整个研究过程，撰写的论文已被国际顶会ICLR接受，其能力令人惊叹。
科学和玄学以一种意想不到的方式结合了。
在人工智能一次又一次的“飞跃”背后，究竟是什么在驱动它不断演进？AI演进的灵魂代码藏在哪里？
如果把人工智能的发展趋势向前推演，几乎每个国家、每个公司最终都可能基于美国技术栈或中国技术栈，去构建人工智能技术。
半个月前，Anthropic 发布了其迄今为止最聪明的 AI 模型 —— Claude 3.7 Sonnet。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
在面对复杂的推理任务时，SFT往往让大模型显得力不从心。最近，CMU等机构的华人团队提出了「批判性微调」（CFT）方法，仅在 50K 样本上训练，就在大多数基准测试中优于使用超过200万个样本的强化学习方法。
GRPO训练又有新的工具链可以用，这次来自于ModelScope魔搭社区。
DeepSeek-R1 等模型通过展示思维链（CoT）让用户一窥大模型的「思考过程」，然而，模型展示的思考过程真的代表了模型的内在推理机制吗？在医疗诊断、自动驾驶、法律判决等高风险领域，我们能否真正信任 AI 的决策？