Java 实现 MCP Server 以及常用 MCP 服务分享
MCP 前段时间在 AI 领域 引发了 广泛关注，特别是在 各大海内外技术社区 中，大家热烈讨论，热度非常高，本文将带领大家使用 java 语言实现一个 mcp，揭开 mcp 这神秘的面纱，本文最后也推荐给大家一些常用的 MCP 服务，开箱即用 0 成本，希望对大家有一定的帮助。概念MCP（Model Context Protocol，即模型上下文协议）是由 Anthropic（Claude 的母
Manus 无邀请码，试试 开源平替本地部署 OpenManus
OpenManus 出现后，邀请码一票难求，开源项目 OpenManus 团队称仅用3 小时就实现了初步功能，网传 OpenManus 提示词以及底层使用工具被爆出，现在你不用等邀请码，本文教你本地部署开源项目 OpenManus ，可直接对接本地私有大模型。不得不说这个开源项目短短一周多，star 截止本文发布前已经 34.1k，让子弹飞一会儿～。
Chrome 浏览器 AI 实验产生的日志可能供人工审查查看
Chrome 浏览器新出的 AI 实验功能，Chrome 可以利用 AI 搜索历史记录使用日常用语搜索您的浏览记录，并查找您访问过的网站，在您开启此功能后，当您搜索浏览记录时，您的历史记录搜索字词、最匹配的网页内容以及生成的模型输出会发送给 Google，并且可能由人工审核员查看，以改进此功能。如果你注重个人隐私可以通过下方方法进行关闭。
无限白嫖高性能8H32G云GPU部署大模型
今天给大家介绍一个白嫖的GPU服务器，每个月免费50000时长，分配的是一台16GB显存、8 + TFlops SP、8核CPU、内存32G的一台ubuntu20.04的机器，提供在线IDE进行终端操作，可以用来部署大模型服务，运行ollma、dify、chatglm等等，以及开发调试训练一些模型等等，纯纯免费，可以开多台机器，反正每个月5w分钟时长，用完才付费，大家可以拿来玩玩部署下大模型。
使用 Ollama 自建大模型并对接第三方平台二次分发盈利
写在前面随着AI不断的发展，各大厂商都公开了很多模型，那么我们自己是否可以在本地运行起这些模型呢，答案是肯定的！今天带给大家3分钟使用Ollama快速搭建环境运行本地大模型，支持主流的Lama 3, Phi 3, Mistral, Gemma等等大模型，同时支持主流操作系统，不管你是Mac还是Linux更或者是Windows，哪怕你没有强大的GPU，也可以通过CPU进行体验学习。本文将带你使用ol
纯零成本自建 ChatGPT 私人应用
前言ChatGPT 相信大家都再熟悉不过了，现在不管是做啥，能用AI辅助提高办公效率，就绝不会靠某度了（虽然某度现在搜索也支持AI搜索，效果一言难尽），我的博客主页从去年就一直置顶了很多平替ChatGPT的产品，最开始还放了很多镜像站，但是由于各种合规的原因都是用几天就不能用了，毕竟万人骑，为了想要一个稳定的ChatGPT，那么你能科学上网，要嘛你就直接用云产品，今天本文就带给大家纯0成本使用开源
钉钉个人版内测启动：AI引领个人效率革命，附申请地址
大家好！今天，我将带您深入了解一项令人激动的技术创新——钉钉个人版。这项内测即将掀起一场个人效率的革命，让我们一起探索这个全新的世界，文章末尾附申请地址。钉钉个人版在8月16日正式启动内测，各位小团队、个人用户和热爱高效工作的大学生们，准备好了吗？只需在钉钉官网申请加入测试，即可抢先体验各种AI服务。是的，没错！AI将为您提供独一无二的体验，其中包括了文生文、文生图、角色化对话和AI创作等服务，而
各类免费 AI 产品可用地址分享（持续更新）
本文主要给大家分享国内国外免费可用的各类GPT镜像站点，旨在降低小白使用门槛，所有地址均来自互联网分享，请勿用于任何商业行为，不保证隐私安全，请不要将公司和学习重要信息进行输出提问。由于这类网站国内屏蔽也比较严重，所以本文将持续更新，欢迎订阅。若你有好的站点分享给大家，请评论区留言，长期使用还是建议自建方案。
《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》中文笔记、一
项目简介吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：书写 Prompt 的原则; 文本总结（如总结用户评论）； 文本推断（如情感分类、主题提取）； 文本转换（如翻译、自动纠错）； 扩展（如书写邮件）;
《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》中文笔记、二
项目简介吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：书写 Prompt 的原则; 文本总结（如总结用户评论）； 文本推断（如情感分类、主题提取）； 文本转换（如翻译、自动纠错）； 扩展（如书写邮件）;