我从一个神经网络中移除了74%的神经元。 这仅使准确率下降了0.50%。 以下是详细信息（附带代码）：

人工智能工程很难。

本地 MCP 客户端被低估了！ 每个人都在使用 Cursor、Claude Desktop 和 ChatGPT 作为 MCP 主机，但如果你正在构建支持 MCP 的应用程序，你需要自定义客户端。 问题是：从头开始编写 MCP 客户端是痛苦且耗时的。 今天，我将向你展示如何在几分钟内构建自定义 MCP 客户端，而不是几个小时。 为了证明这一点，我构建了一个完全私密的终极 AI 助手，它可以： - 连接到任何 MCP 服务器 - 自动化浏览器使用 - 无缝抓取网页数据 - 控制我电脑的终端 - 处理图像、音频和文档 - 通过知识图谱记住一切 秘密是什么？mcp-use — 一个 100% 开源框架，使 MCP 集成变得简单。 构建自定义 MCP 代理需要 3 个步骤： 1. 定义你的 MCP 服务器配置 2. 将任何 LLM 连接到 MCP 客户端 3. 部署你的代理 就这样。没有复杂的设置，没有专有依赖。 最棒的是？一切都在本地运行。你的数据保持私密，你控制整个堆栈。 完整的代码分解...👇