今天凌晨，OpenAI突然甩出王炸——核心API支持MCP协议，开发者用9行代码就可以把复杂智能体接入电商平台。其实前几天举行的谷歌I/O 大会，谷歌也明确提到了MCP，并将其作为智能体与外部应用交互的核心技术之一。说起来，MCP的全称是“Model Context Protocol”，就是“模型上下文协议”。在MCP出现之前，每个大模型要调用不同的外部服务，需要单独开发适配的插件，耗时耗力，大大限制了AI的能力边界。MCP则是一个万能插座，不管你用的是“type C”还是“Lightning”，一下给你都轻松直连，各家大模型可以用统一标准，更轻松、更高效地获取信息，自由地调用工具和服务。最有...

双非师范本，西电硕，目前研二马上研三，下肢肢体残疾，走路能看出来，不需要轮椅拐杖，能正常生活工作。但是本硕都是数学专业，计算机方面的学过c,数据结构，机器学习算法之类的，编程平时用matlab比较多，python涉及的少，之前拿过华为杯数学建模的二三等奖，不知道有没有什么用。之前想着自己的身体条件不好，想读博提升学历来弥补，发了两篇专业内的小论文，但是跟找工作的完全不对口，现在又考虑到即便博士毕业后还要面临找工作的事情，而且那时候年纪又大了再加上身体条件不好，岂不是更难找工作。我现在想的是两条路1.all in读博，开始联系导师，继续卷论文，等博士毕业再看。2.开始转码，转数据分析或者数据挖掘岗位，还算有一点基础，软开是一点转不了，但是现在是不是也晚了毕竟已经研二下了。有没有同样是残疾人的友友或者互联网的从业人员给晚辈指一条明路啊！  

亲爱的牛友, 现在让我们简单了解一下关于大语言模型持续学习方面的基本知识吧! 本文通篇采用大白话+生活例子，保证你听完想给模型同学点个“加油”！一、大模型持续学习：像咱们上班“学新技能”一样大模型就像刚毕业的大学生，入职后要不断学新技能——今天老板让开发个“宠物聊天机器人”，明天要加个“教老年人用手机”的功能，后天还得会“给小朋友讲冷笑话”……这就是持续学习：模型得一边记住以前会的（比如怎么聊天、怎么查天气），一边学新本事（比如怎么识别宠物情绪、怎么简化手机操作）。应用场景超接地气：​智能客服：今天学“如何安抚退货用户”，明天学“怎么推荐新品”，后天还得会“用方言回复大爷大妈”——不然用户问“...