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中国医生需要怎样的AI？GPT-5、OpenEvidence都输掉实战后，我们有了答案
国家卫健委定调医疗AI未来五年核心目标为「人工智能+基层应用」，但基层医疗AI应用现状不佳。临床专家认为能帮基层的AI要安全有效、人机协同，「未来医生AI工作室」符合这些要点，其基座MedGPT表现出色。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统，分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计，介绍MCP服务端和客户端实现，还做了端到端效果演示，指出架构优势及待优化处。
具身数据来了实战派！40天2轮融资数千万，瞄准物理AI基础设施
近日，具身智能数据基础设施公司元点科技完成数千万元融资。其创始人郭江亮认为具身智能竞争进入下半场，本质是数据竞争。元点用MatrixOS构建数据基础设施，业务与生态全面铺开，团队实力强，瞄准2027 - 2029窗口期。
跨越落地鸿沟！清华长三院发布首个真实场景AI竞技场，实战谁是最佳？
2026年AI产业冰火两重天，清华长三角研究院发布RWAI开源框架与“真实场景AI竞技场”。RWAI还原真实交互，实践效率高。竞技场重实际效能，产生多个赛道“擂主”，降低产业AI落地试错成本。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
3月26日，在“硬件硅谷”深圳，这场具身智能技术沙龙邀您解锁行业实战法则
2026 年具身智能成热议焦点，但面临模型不成熟等痛点。机器之心联合相关部门 3 月 26 日在深圳龙岗办技术沙龙，有前沿论剑、成果展示、供需对接三大亮点，邀各界共筑具身智能生态。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。