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面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
MCP客户端调用看这一篇就够了（Java版）
文章介绍MCP客户端调用方法，先阐述没MCP时的痛点，再讲大模型调用MCP的姿势，包括Spring - AI和Spring - AI - Alibaba框架的使用，还介绍原生SDK调用方式，记录踩坑问题，探讨两种技术路线的选型。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
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。
谁说3DGS必须靠LiDAR？如视Argus入选ECCV，让图像也能提供LiDAR级位姿约束
消费级3DGS应用走向普通用户，但需精确位姿约束，过去靠LiDAR，成本高。如视Argus入选ECCV 2026，能从图像预测位姿等，为3DGS提供精准约束，推动其走向低成本采集时代。
模力工场 035 周 AI 应用周榜：AI 正在走出通用叙事，进入细分人群与真实场景
模力工场 035 周 AI 应用周榜揭晓，前十应用展示 AI 向各领域渗透，正从通用大模型转向垂直细分场景。本周上榜应用呈现多趋势，如情绪陪伴类细分、内容生产类下沉、营销商业化具象化等。
鹅厂员工都Vibe Coding出了什么好玩的东西？
Vibe Coding让‘人人都是产品经理’成可能，无需代码基础，几句对话就能将想法变成现实。鹅厂员工用它做出很多好玩的东西，如监控工具、小游戏、相册搜索app等，有不少还进行了开源。
a16z将3000万开发者标价3万亿，等于法国GDP！网友：几个初创公司+大模型就想取代我们，疯了吧？
顶级风投 a16z 合伙人将全球开发者群体价值量化为 3 万亿美元，与法国 GDP 划等号，描绘 AI 编程颠覆生产关系的资本盛景，引发网友质疑，还探讨了 AI 编程多方面影响及初创机会。
全错！谷歌实锤AI越乖洗脑越深，现行安全指标沦为废纸
Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。