模型上下文协议（MCP）发布新规范，Skywork发布SWE模型【AI早报 2025-06-20】

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模型上下文协议（MCP）发布新规范: 00:00 Skywork AI推出软件工程代码代理模型Skywork-SWE-32B: 01:08 ICONN AI发布880亿参数MoE模型ICONN-1: 01:59 GitHub Copilot Spaces支持Issues和Pull Requests: 02:50 GitHub Copilot编码代理新改进: 03:35 Hugging Face发布FLUX.1-dev消费级硬件微调指南: 04:26 AMD Lemonade SDK更新增强本地LLM服务器功能: 05:32 LAION发布Empathic-Insight-Face-Large情绪检测模型: 06:33 All Hands AI发布OpenHands CLI: 07:36

[中译]最简单有效提升RAG效果的方式！

如果你觉得视频对你有帮助，请关注+一键三连，对视频中的工具有任何疑问，也欢迎评论区交流！ —————————————————— 基础检索增强生成 (RAG) 根本不够用。如果您正在构建需要精准信息检索的 AI 代理，您肯定深谙此道，而且可能已经为此付出了惨痛的代价。最大的问题之一是，在对文档进行分块时，关键上下文信息会丢失——而我有一个解决方案！ 本视频将分步指导您如何在 n8n 中实现上下文检索（具体来说是上下文嵌入）——这是 Anthropic 推出的一项技术，可以显著降低检索失败率，尤其是与其他一些技术结合使用时。最棒的是，它实现起来非常简单！ 这种方法适用于任何矢量数据库、任何 LLM 以及您为 RAG 准备的任何文档或数据集。我甚至在视频结尾快速演示了如何用 Python 为我的 Crawl4AI RAG MCP 服务器实现上下文检索！

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纯来搞笑的，大伙看到乐一乐就好，不要攻击到任何具体的人 部分素材依次引用自b站用户：35919640549_bili ； Hyacine_Summer ； Win_SYS 引用片段均遵守互联网Fair Use原则

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