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首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
AI 能耗救星！这个能倒着走的「可逆计算」芯片，将能耗直降10倍
最新研究提出可逆芯片，通过让计算「倒着走」，有望将AI能耗直降10倍。它基于热力学原理，避免删除数据以减少热量产生。经几十年探索，如今可逆计算或成延续计算进步关键。
OpenClaw引爆的AI Agent浪潮中，终于有芯片给端侧“解渴”了
OpenClaw让AI Agent成产业竞赛焦点，但云端方案算力、成本和安全问题凸显。瑞芯微推出端云协同方案ClawChips，采用算力解耦架构，在成本与场景适配间找平衡，还开源并提供开发套件借用权益。
智能体请求暴增 9.4 倍，token 账单却没涨：Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法
Uber AI已嵌入软件开发全流程，超70%代码合并请求由智能体生成，半年内智能体请求暴增9.4倍，通过多项优化实现AI总支出稳定，本文公开其整套AI降本方法论。
Glyph：文本转图片解决长上下文困境，智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。
Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提，不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异，还提及多精度与混合精度计算，以及不同硬件对格式的支持情况。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
内核级的真相：为什么 eBPF 正在取代基于用户空间的 Agent 成为安全可观测性的首选
文章指出基于用户空间的安全 Agent 存在与威胁同权限层级、CPU 成本高、易被攻击等问题。eBPF 能在 Linux 内核运行受沙箱保护程序，可降成本、增可见性。上线应分阶段，还介绍工具及部署安全措施。
Claude 终于能“看”视频了！这个开源项目让我刷视频效率翻倍
平时找视频信息效率低，而开源项目让Claude等大模型 “看懂” 视频，能提取画面、音频并理解内容。介绍了其工作原理、帧预算、去重、细节模式等，安装使用门槛低，还给出了应用场景和项目地址。