人工智能边缘计算教育预测分析人机协作（边缘计算与智能）

本文目录一览：

• 1、关于RAG-MCP协同架构的探讨
• 2、白宫发布2024最新版《关键和新兴技术清单》
• 3、三分钟看懂什么是边缘计算和云计算
• 4、新一代人工智能的关键技术有哪些?
• 5、人工智能都包括哪些方面
• 6、人工智能(AI)的诞生与发展是人类追求“创造智能”的里程碑

关于RAG-MCP协同架构的探讨

1、关于RAG-MCP协同架构的探讨 RAG-MCP协同架构，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）与模型上下文协议（Model Context Protocol）的结合，是人工智能领域的一项重要技术创新。这种协同架构不仅解决了大模型在静态知识依赖与动态交互能力上的局限，更在理论与应用层面开辟了全新的可能性。

2、在问答系统中，RAG能够根据用户的问题，从知识库中检索相关信息，并生成准确的在内容创作领域，RAG能够辅助创作者进行内容的创作和编辑，提高内容的质量和效率。MCP（多智能体协同规划）MCP技术专注于多个智能体之间的协作与规划。通过分布式决策和任务分配，MCP能够解决复杂问题。

3、大模型入门 | MCP、RAG、Agent 概念学习RAG（检索增强生成）定义：RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，旨在创造更准确、信息更充分的回应。功能：RAG能够从知识库中检索相关文档，并用这些文档增强生成过程，从而确保生成的文本内容基于事实信息。

4、配置Trae MCP：在Trae的设置中，找到MCP配置选项，填写PostgreSQL的连接信息（如主机名、端口号、数据库名、用户名和密码）。测试连接：配置完成后，进行测试连接，确保Trae能够成功连接到PostgreSQL数据库。

5、Ollama的嵌入模型：生成语义向量支持RAG检索，提升答案相关性。MCP协议：统一管理模型、工具和上下文，确保多模块协同。Agent框架：整合Ollama的推理能力与MCP的工具调用，实现自主决策。综上，Ollama通过提供本地LLM和嵌入模型支持，结合MCP协议的上下文管理能力，可完整实现MCP架构下的RAG与Agent功能整合。

白宫发布2024最新版《关键和新兴技术清单》

1、年2月12日，美国白宫科技政策办公室（OSTP）发布了2024年最新版《关键和新兴技术清单》。这份清单概述了可能在美国创新中开辟新道路并加强国家安全的技术，对美国国家安全具有重要意义，将会巩固美国的科技霸主地位，并可能加剧中美在相关技术领域的竞争。

2、美国白宫发布的新版《关键和新兴技术清单》中确实包含了3D打印技术。2022年2月8日，美国白宫对关键和新兴技术清单（CET清单）进行了更新，该清单涵盖了超算、通信和网络技术、人工智能（AI）、半导体和微电子等19类技术。

3、量子信息和赋能技术：包括量子计算、量子器件的材料和制造技术、量子传感等。半导体和微电子：涵盖设计和电子设计自动化工具、制造工艺技术和制造设备等。空间技术和系统：包括太空服务、组装和制造以及赋能技术，以及能够进入和使用地月空间和/或新轨道的技术等。

4、高超声速飞行器自诞生以来，一直受到各国的广泛关注。美国白宫科技政策办公室公布的2024年新版《关键与新兴技术清单》中，高超声速技术位列其中，凸显了其在未来科技竞争中的重要地位。

5、这项“全政府战略”旨在重新定义全球 科技 发展中涉及的关键和新兴技术范围，并促进和保护美国在人工智能（AI）、能源、量子信息科学、通信和网络技术、半导体、军事以及太空技术等尖端 科技 领域的竞争优势。 这份战略强调两大支柱。

三分钟看懂什么是边缘计算和云计算

1、三分钟看懂什么是边缘计算和云计算 概念介绍 云计算：云计算是分布式计算的一种形式，它通过网络将庞大的数据计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。

2、边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算和数据存储从中心化的数据中心推向网络的边缘，即设备或终端用户附近。这种架构的优势在于能够显著降低延迟，提高带宽利用率，并增强数据隐私保护。以下是一些适合使用边缘计算的场景：实时性要求高的应用：如自动驾驶汽车、远程医疗手术、实时视频分析等。

3、边缘计算是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。它可以在大型运算设备、中小型运算设备、本地端网络内完成，用于边缘运算的设备可以是智能手机、PC、智能家居等家用终端，也可以是ATM机、摄像头等终端。边缘计算让计算在身边发生，与云计算互相协同，彼此优化补充。

新一代人工智能的关键技术有哪些?

1、高精度图像分析：持续发展高精度图像分析、目标检测、实时视频分析等技术。三维视觉：包括点云分析、立体视觉、SLAM（同时定位与建图）等，对于自动驾驶、机器人导航和AR/VR等领域至关重要。视觉问答和跨模态学习：结合视觉输入和语言理解，使得机器能够解释图像内容并回答相关问题。

2、新一代人工智能的关键技术主要包括以下几点： 模型设计**： 大模型成为主流：在不同垂直领域，单一大模型已能实现多种场景应用，如大语言模型LLM，其性能显著优于过去的小型NLP模型。大模型推理速度更快，应用更加高效。

3、机器人技术 机器人技术是将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，催生了新一代能与人类一起工作、在各种未知环境中灵活处理不同任务的机器人。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。

4、算法 算法是人工智能的“大脑”，它决定了人工智能系统如何处理和理解信息。算法通过一系列规则和步骤，对输入的数据进行分析、推理和决策，从而完成特定的任务。在新一代人工智能中，算法的创新和优化是推动其发展的关键。

5、人工智能的核心技术主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，它使计算机能够从图像中识别出物体、场景和活动。

人工智能都包括哪些方面

1、人工智能涵盖基础技术层、感知认知层、应用技术层、交叉融合与前沿方向等方面。基础技术层包含机器学习和深度学习。

2、感知能力：人工智能系统能够通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官模拟人类的感知过程，从而获取和识别环境中的信息和数据。 学习能力：通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够自主从数据中吸取知识，不断优化和提升自身的性能，以适应新的环境和任务。

3、人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。下面，我们就每个细分领域，从概述和技术原理角度稍微做一下展开，供大家拓展一下知识。

人工智能(AI)的诞生与发展是人类追求“创造智能”的里程碑

AI既是技术革命的引擎，也是社会转型的催化剂。其发展需要在效率与公平、创新与伦理之间寻找平衡。未来的AI治理应聚焦“共生共赢”，通过跨领域协作与技术普惠，确保AI真正服务于人类福祉，而非加剧既有矛盾。唯有如此，AI才能成为推动文明进步的可持续力量。

人工智能的起源 人工智能的起源可以追溯到人类对智能机器的长期追求和探索。自古以来，人类就梦想着创造出能够像人一样思考、学习和解决问题的机器。然而，直到近现代，随着科学技术的飞速发展，人工智能才逐渐从理论走向实践。早期探索与骗局 在18世纪，人类就开始了对智能机器的初步探索。

人工智能的诞生与发展 1965年，达斯茅特会议上，科学家们首次提出了“人工智能”这一概念，标志着人类开始尝试用机器去模仿人类的智能。经过数十年的努力，人工智能已经取得了长足的进步。从最初的简单计算到如今能够自主学习、推理和决策，人工智能正在逐渐改变人类的生活方式。

人工智能发展史 01-从帕斯卡尔到莱布尼茨 人工智能的萌芽与发展，离不开早期计算机科学先驱们的探索与创新。从帕斯卡尔到莱布尼茨，这些伟大的思想家和科学家为现代计算机技术的诞生奠定了坚实的基础，从而间接推动了人工智能领域的兴起。

人工智能的发展阶段可以分为以下六大阶段：起步期 1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，标志着人工智能学科的诞生。这一时期的研究主要聚焦于符号逻辑与基础理论，如机器定理证明、早期模式识别等。艾伦·图灵提出的“图灵测试”为智能机器的评判奠定了重要基础。