MCP应用场景示例
MCP赋能智能数据分析与办公自动化：分析师输入需求，AI即连多源数据生成报告；办公助手通过MCP获取会议记录、整理并邮件分发，实现高效协同。
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解和权重共享）通过减小模型规模、降低计算与存储开销，实现高效部署。这些方法在保持性能的同时，推动大模型在边缘设备上的广泛应用，是实现轻量化AI的关键路径。（238字）
MCP是什么？为何被称为AI时代的“USB-C”
MCP（模型上下文协议）是AI领域的“通用接口”，像USB-C一样让大模型便捷连接数据源与工具。它通过标准化上下文传递，实现信息互通与任务协同，确保每次调用都具备数据血统、策略与出处管理，推动AI无缝交互与安全可控运行。
大模型基础概念术语解释
大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码、嵌入层等，支持万亿级参数规模，展现出涌现与泛化特性。Token为基本处理单元，MoE架构提升效率。模型能力随规模扩大显著跃升，推动AI语言处理发展。
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于训练数据，需通过去偏技术缓解；公平性要求无歧视输出；可解释性提升模型透明度与信任；安全对齐防止有害内容；人类对齐确保价值观一致；隐私保护防范数据泄露。六者共同构成负责任AI的发展基石，需技术与伦理协同推进。（238字）
MCP的核心组件
MCP采用客户端-服务器架构，由MCP主机、客户端和服务器组成。主机承载AI智能体并发起请求；客户端负责请求标准化与安全通信；服务器提供数据、工具和提示，支持AI实时访问外部资源与服务，实现高效交互。
全球主流开源向量数据库
开源向量数据库凭借高效索引、相似性搜索、可扩展性及与机器学习框架的深度集成，正成为AI应用的核心基础设施。其活跃社区持续推动生态发展，广泛支持推荐系统、实时分析等场景，助力高维数据高效管理与智能应用落地。
MCP工作的基本原理
MCP通过动态上下文窗口、多步骤工作流程支持与高效通信协议，实现智能、连贯的AI交互。动态窗口随对话扩展，记忆用户偏好与历史，压缩非关键信息；智能体可追踪操作、调整策略并自我优化，完成复杂任务；采用JSON-RPC 2.0协议，支持Stdio、HTTP+SSE及未来WebSocket，保障本地与网络环境下的高效通信，适用于客服、远程服务等多场景应用。
大模型训练方法与技术术语解释
预训练奠定语言基础，微调适配特定任务，RLHF融入人类偏好，思维链提升推理能力。少样本与零样本实现快速迁移，指令微调增强指令理解。自监督学习利用海量无标注数据，温度控制生成随机性，蒸馏压缩模型规模，缩放定律指导模型扩展，共同推动大模型发展。
