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Anthropic最新博客:MCP没有死,我们又救活了。
2个月前Eric Holmes认为MCP已死,因其有Token成本等问题且LLM本就会用命令行。但本周Anthropic发博客称想清MCP定位,它不是替代CLI,而是覆盖其到不了的地方,还给出改进方案,MCP月下载超3亿次。
阿里云的野心,不在 Agent Builder
近期云厂商动作整齐,如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题,业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径,阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦,还可能改变云服务模式。
王小川:医疗行业对大模型有三大刚性要求,但通用模型一条都不达标
5月22日百川智能展示医疗大模型Baichuan - M4与AI家庭医生「百小医」。王小川指出通用大模型用于医疗有问题,医疗对大模型有低幻觉、强循证、会提问的刚性要求,而通用模型不达标。Baichuan - M4表现出色,百小医也有独特定位和优势,且与三家顶尖医院合作成果显著。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时,同样问题换说法问,模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题,它将语义相似查询规范化为统一缓存键,实现近乎即时的重复查询响应,还避免了随机性响应问题。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等:一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络(PINNs)在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架,通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态,还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。
AI 还在装失忆?1 万 Star 开源 EverOS 有点东西,把 Agent 记忆塞进 Markdown
EverOS 是 EverMind - AI 开源的项目,有 10325 Star。它给 AI Agent 等提供 local - first 长期记忆运行时,把记忆源头放 Markdown 里,以 SQLite 和 LanceDB 管理和检索。介绍了其优势、链路、适用场景等。
Zendesk:生成式 AI 让代码不再稀缺,研发瓶颈转向“吸收能力”
Zendesk 提出生成式 AI 改变软件交付核心制约因素,从编写代码转为‘吸收能力’。文章阐述该概念,提出四项应对措施,还指出 AI 对不同系统的影响,深化了编码非瓶颈的观点。
一个极度实用的深度思考Prompt,帮你挖出最本质的答案。
作者分享推特上一个让大模型深度思考的Prompt,调研后引入‘钢人论证’概念,指出其能避免AI谄媚。作者还写双向钢人Prompt,介绍其作用,并以公司司庆日选择为例展示效果。
西交大 x A*STAR 论文:让 AI 学会「保持一致」,多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》,将一致性问题转为“跨图比较”学习问题,结合强化学习实现能力闭环,提升多图生成一致性。
A2A:多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议,它是多智能体系统的“协作总线”,能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例,还描绘了“智能体社会”愿景,并给出基于官方文档的实现示例。