MCP 是什么 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，旨在实现大型语言模型（LLM） 应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成，类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议。 MCP 协议通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。 ──摘自www.runoob.com 简单理解，如果大语言模型（LLM）是一个智力尚可的职场牛马，MCP 就是给牛马使用的各种搬砖工具，而且通过 MCP 牛马还能自己给自己创造工具。MCP 极大地丰富了 LLM 的可用性。 ...

阅读文本的时候习惯对重要内容进行标注，为了回顾时候能快速抓住重点。之前一直单用黄色标注，发现如果采用不同颜色，标注不同含义类型的文字，回顾时候就能够更高效地检索文本。 标注颜色方案 一套基于『 黄、蓝、绿、红、灰』五色的文本标注颜色方案，兼顾书籍、论文、文章的阅读需求，统一颜色使用逻辑。 颜色 通用含义 书籍阅读 科研论文阅读 网页文章阅读 黄 核心焦点 核心主题/观点 研究假设/核心结论 核心观点/关键结论 蓝 逻辑框架 情节结构/人物关系 研究方法/实验设计 文章框架/分论点 绿 证据支撑 关键细节/案例引用 数据/图表/引用文献 案例/数据/引用来源 红 批判性思考 矛盾点/存疑描述 研究局限/未解决问题 主观论断/未证伪信息 灰 辅助信息 背景说明/次要人物 文献综述/技术细节 背景补充/广告/无关内容 应用示例 书籍阅读 黄色：作者的核心理论（如《枪炮、病菌与钢铁》中的“地理决定论”） 蓝色：章节间的逻辑过渡句（如“接下来我们将从三个维度分析…”） 绿色：支撑观点的历史案例（如玛雅文明崩溃的具体数据） 红色：作者未充分论证的断言（如“农业社会必然优于游牧社会”） 灰色：其他文明的背景介绍（如美索不达米亚地理概况） 科研论文阅读 黄色：Abstract 中的主要结论（如“新型催化剂效率提升 40%”） 蓝色：Methods 部分的实验流程图 绿色：Results 中的关键图表（图 2：催化反应速率对比） 红色：Discussion 中提到的“温度敏感性限制” 灰色：Introduction 中的前人研究综述 统一阅读工具的可用标注颜色 对于论文、书籍、网络文章，目前我分别使用 Zotero、NeatReader、简悦进行阅读。由于不同阅读应用的可用标注颜色略有不同，按下表把颜色进行对应，统一每种颜色的对应含义和使用逻辑。 ...

将自己在本周（3.17-3.23）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。 文章 请避免陷入工具和方法论焦虑 原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/eNJm4iv0V97N-Tgr2McrFg 与其持续不断关注市面上新的工具、方法、技术，眼花缭乱地一个个去学习和尝试，其实不如把目光拉回到自己的工作流上，去思考： 我平时的生活、学习和工作模式是什么样的？遵循什么样的流程，有些什么样的需求？ 这些流程里面有哪些环节是不够流畅、有阻塞的？这些需求里面有哪些是未被完全满足的？ 什么是真正有用的努力呢？行动。只有一步步脚踏实地的行动，才能真正让我们抵达目标。 ...

将自己在本周（3.10-3.17）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。 文章 Apple AI’s Platform Pivot Potential 原文地址： https://stratechery.com/2025/apple-ais-platform-pivot-potential/ 实际上，这意味着苹果刚刚推出了有史以来最好的消费级人工智能计算机。配备 M3 Ultra 芯片和 512GB RAM 的 Mac Studio 可以在您的桌面上运行 DeepSeek R1 的 4 位量化版本，这是一种最先进的开源推理模型。它并不完美 —— 量化会降低精度，内存带宽是限制性能的瓶颈 —— 但这是独立的 Nvidia 芯片（无论是专业版还是消费者版）根本无法做到的。 ...

关于大模型评测榜单 2022 年 ChatGPT 横空出世之后，国内外各家 AI 公司跟进步伐，训练出大量大语言模型（LLM）。两年过去，各家 LLM 的能力不断提升。不仅价格，LLM 智能水平也是用户选择 LLM 最关心的因素。 就像武侠世界论武功高低要看兵器谱排行榜，许多 LLM 评测榜单应运而生。 目前评测机制大概分两种。第一种类似学生考试，编制好的试题（评测数据集）让 LLM 做，看能做对多少题获得多少分。第二种类似足球联赛积分制，LLM 两两比拼一下，赢的一方得一分，比拼次数越多，排行榜上就体现高低差距了。 ...

将自己在本周（3.3-3.9）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。 文章 人类可能已错过自救的时间窗口了 原文地址： https://news.qq.com/rain/a/20250302A07KFC00 我越发觉得，人类或许已经错过了自救的时间窗口了。 你可能纳闷：什么自救？ 就是所谓常识普及的速度，必须迎头追上人类变蠢的速度。 这十年里，随着移动智能的飞速普及，先哲们谁也想不到的场景出现了：聪明的智商根本没有占领高地，反而是全球的蠢人都找到了彼此，并且迅速抱团、固化，被野心家利用，以大显身手。 ...

编写 Python 脚本 Iphone 手机拍摄的动态图是 livp 格式的文件，在电脑上无法浏览。但实质上 livp 文件是个压缩包，解压后包含照片和视频文件。图片和视频都是常规格式，提取出来保存，方便随时浏览。 前段时间出去玩拍了不少动态图，逐个手动解压提取太费时间，于是打算用 Python 脚本来批量操作。但本人入门级的 Python 编程水平，写这么个脚本估计耗时至少 3 个小时。好在有 DeepSeek 帮忙，5 分钟就把脚本写好，一次性测试成功。 首先把脚本的功能需求写成提示词发给 DeepSeek-R1。 ...

将自己在本周（2.24-3.2）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。 文章 介绍一种提升写作能力的方法 原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/YU22njJGlvh4puUCxirMLw 其实对于每一位写作学习者而言，最需要的并不是指导，而是在有明确反馈的情况下反复训练。 我个人不建议上来就开始写作，就开始交作业。你自己写不好，通常是因为你根本就不知道别人写的文章好在哪里，如何做到的那么好。所以，你可以 — 找出你最喜欢的文章，投喂给 deepseek； ...

秘塔 AI 搜索 用了几个月秘塔 AI 搜索，感觉很不错，已经是我搜资料的首选工具了。最近期上线了基于 DeepSeek-R1 的长思考模式，给出的搜索回答质量更好，采用『研究』模式还能生成研究报告。 秘塔这家公司主业是 AI 应用，之前有个产品叫秘塔写作猫，主打 AI 辅助写作。秘塔 AI 搜索 2024 年初上线，是国内对标 Perplexity 的智能搜索之一。 AI 搜索，顾名思义，人工智能帮你搜索再给你总结好答案，省去用户自己阅览网页的时间。2022 年底 ChatGPT 上线，大语言模型（简称LLM）的智能程度开始突飞猛进，使得『AI 总结文本资料』这件事变成现实。而后 RAG 技术推出，给 LLM 加上了检索大量数据的外挂。各家 LLM 上下文长度的增加，让 LLM 具备更长的记忆力，从而可以一次性记住并理解更多的数据。传统搜索，像 Bing、Google，给用户的是大量的网页连接，需要用户打开链接去阅览，如果有一个人能帮你搜索，再阅读整理成结构化的内容，那就省时省力了。于是 Perplexity 应运而生，就在 ChatGPT 出现不久。 ...

将自己在本周（2.17-2.23）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。 文章 微软甩出量子计算核弹！巴掌大芯片，算力将干翻全球计算机 原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/XkePqpNvGDu-gy3KXzhT9g Majorana 1小到只有0.01毫米宽，已实现将8个拓扑量子比特放在单芯片上，未来这个芯片将能扩展至百万级量子比特。 在此阶段，微软计划在数年内（而不是数十年内）构建基于拓扑量子位的容错原型，这是迈向实用级量子计算的关键加速步骤。 这将实现一种能提供100万个或更多量子比特并实现数万亿次快速可靠操作的量子架构。 ...