MCP与A2A协议比较：人工智能系统互联与协作的技术基础架构
在人工智能领域的快速迭代发展中，两种协议已成为构建新一代AI系统的关键基础设施：模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）和代理对代理协议（Agent-to-Agent Protocol，A2A）。表面上这两种协议可能存在相似之处，但它们在设计目标和应用场景上有着明确区分，并正在根本性地重塑AI系统与环境及相互之间的交互方式。 技术基础概念解析 模型上下文协议（MCP....
智能标签是一种利用人工智能技术对文本进行分类和标注的方法,可以帮助用户更准确地理解和分析文本内容
智能标签，是通过分析视频中视觉、文字、语音、行为等信息，结合多模态信息融合及对齐技术，实现高准确率内容识别，自动输出视频的多维度内容标签。该技术将非结构化信息转化为结构化信息，适用于媒资检索、个性化推荐、智能广告投放等场景。
构建未来：人工智能在持续学习系统中的进化基于人工智能的图像识别技术在自动驾驶中的应用
随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习模型正变得越来越复杂，并在多个领域取得了显著的成就。然而，一个长期存在的挑战是构建能够像人类一样进行终身学习的智能系统。人类可以在不断学习新知识的同时，保留并利用既有的知识。为了模拟这一能力，研究者提出了持续学习系统（Lifelong Learning Systemsÿ...
人工智能系统基于AI和数据技术的智能运营的客服中心智能变革路径
从产业的宏观发展角度来看，由于互联网的发展和普及，以及对政治经济文化生活的深度渗透，客服中心的产业结构和分类一直处在变化之中，微信、微博、手机APP等在线服务渠道迅速崛起，逐步分流昔日的电话热线主流服务方式，但到目前为止，热线电话方式仍是大部分传统客服部门不可或缺的主体服务渠道。在线渠道与互联网已经完全融合，客服中心已经进入到融合时代。整个客服呼叫中心发展的主要驱动力来自于包括（移动）互联网、云....
《中国人工智能学会通讯》——1.16 聊天机器人系统的组成结构及关键 技术
1.16 聊天机器人系统的组成结构及关键 技术 通常来说，聊天机器人的系统框架如图 1 所示，包含五个主要的功能模块。语音识别模块负责接收用户的语音输入，并将其转换成文字形式交由自然语言理解模块进行处理。自然语言理解模块在理解了用户输入的语义之后，将特定的语义表达式输入到对话管理模块中。对话管理模块负责协调各个模块的调用及维护当前对话状态，选择特定的回复方式并交由自然语言生成模块进行处理。自然语....
人工智能在机对话系统中的技术现状与挑战
附件为北京大学助理教授严睿在《云栖大讲堂第三期 | 人机交互技术沙龙》上的演讲PPT。 https://yq.aliyun.com/download/2581?spm=a2c4e.11154804.0.0.673a6a79vAdHGs
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