从微观世界的分子与材料结构、到宏观世界的几何与空间智能，创建和理解 3D 结构是推进科学研究的重要基石。3D 结构不仅承载着丰富的物理与化学信息，也可为科学家提供解构复杂系统、进行模拟预测和跨学科创新的重要工具。
开发者工具正在随着 AI 的快速发展而改变。因此，那些在其工作流程中更容易采用 AI 的公司正受到广泛关注。2022 年，一家名为 n8n（发音为“enay-ten”）的初创公司将其工作流自动化平台转向更加 AI 友好，该公司表示其收入增长了 5 倍，仅在过去两个月就翻了一番。
本文介绍了当前最受科研人员青睐的AI模型，推理出色的o3-mini、全能型DeepSeek-R1、科研常用的Llama、编程利器Claude 3.5 Sonnet和开源明星Olmo 2，它们各有优劣，为科研人员提供了多样选择。
自 24 年 11 月起，我开始动手打造一个专注于 AI视频作品展示 的网站。在 AI 的助力下，我独立完成了 前后端与插件开发，成功落地了人生第一款真正意义上的个人作品。这篇文章将围绕 项目介绍、开发历程、工具使用心得、小白成长思考 等方面，分享我在这几个月中的所有收获与感悟。
我最近一段时间，除了处理项目上的一些问题，我将我的大部分时间都在体验目前的MCP成果上，我也在和不同的朋友进行交流，其实交流下来，只要是自己亲身使用过目前的MCP工具的基本上都有一些共同的认知：
自 2023年OpenAI发布函数调用功能以来，我一直在思考如何开启智能体和工具使用的生态系统。随着基础模型变得越来越智能，智能体与外部工具、数据和API交互的能力却日益碎片化：开发人员需要为智能体运行和集成的每个系统都实现具有特殊业务逻辑的智能体。
欧洲初创公司 Pruna AI 一直在研究 AI 模型的压缩算法，该公司的优化框架将于周四开源。Pruna AI 在几个月前完成了 650 万美元的种子轮融资。参与此次初创公司投资的包括 EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures 以及 Kima Ventures。
在用Cursor等AI工具编程的同学们，有没有发现，你原本想让AI帮你解决问题，但AI老是让你自己去操作。
用的多，花的多，账单如流水。
终于到了适合跟大家介绍大模型的万能接口 MCP（Model Context Protocol）的时候了！
