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随着人工智能（AI）系统愈加依赖实时与外部数据源和操作工具的交互，这些系统现在不仅需要进行动态操作，还需在不断变化的环境中做出决策，并访问实时信息流。为了实现这些功能，AI 架构正逐渐演变为采用标准化接口，以便连接模型与服务和数据集，促进无缝集成。其中，模型上下文协议(MCP)的引入，允许 AI 模型直接与云平台、开发环境和远程工具进行交互，从而实现超越静态提示的能力。然而，这种新能力带来了显著的安全隐患。当 AI 被赋予执行任务或基于来自各种外部来源的

在日前的达沃斯 “技术辩论” 会上，Meta 的首席 AI 科学家 Yann LeCun 对未来五年的人工智能发展做出了激动人心的预测。他认为，现有的人工智能系统将在未来3到5年内面临巨大的变革，将出现一种 “新的 AI 架构范式”，超越当今普遍使用的生成式 AI 和大型语言模型（LLM）的能力。LeCun 指出，当前的 LLM 虽然在语言处理上表现良好，但在真正智能的行为上却存在显著局限性。他认为，这些局限性主要体现在以下四个方面:对物理世界缺乏理解、缺乏持久的记忆、缺乏推理能力以及缺乏复杂的

Meta 公司近日发布了一项突破性的研究成果，他们开发出一种新型的记忆层技术，可以显著提升大型语言模型（LLM）的事实准确性，并在参数规模上实现了前所未有的扩展。这项技术不仅挑战了传统神经网络的扩展方式，还为未来的 AI 架构设计提供了新的方向。这项研究的核心在于利用可训练的键值查找机制，为模型增加额外的参数，而无需增加计算量（FLOPs）。这种方法的核心思想是，通过稀疏激活的记忆层来补充计算密集的前馈层，从而提供专门的存储和检索信息的能力。与传统的稠

文心快码，百度AI产品，自2023年4月加入百度后，仅一年半即晋升为AI架构师，成为互联网行业首位AI架构师。作为智能代码助手，基于文心大模型，文心快码大幅提升了研发效率，代码采纳率高达44%，每天能辅助生成全公司33%的代码。其三大技能包括深入了解业务场景、提供代码质量保障和智能Debug，显著提高了产品质量和开发者的解决问题能力。文心快码已成功入驻多家公司，涉及科技、汽车、保险等领域，展现出其在提升企业研发效率和产品质量方面的卓越能力。