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刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
如何管理和调度Dify工作流？
文章介绍Dify这一开源大模型应用开发平台，指出其工作流存在无定时调度和监控报警、执行记录过多致性能差等痛点。给出Dify Schedule和XXL - JOB两种集成Dify工作流方案，并分析各自优缺点。
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，其 Java SDK 重要。文中介绍 MCP 架构、特点，分析其与原生工具调用的权衡，还通过案例展示应用，最后说明适用场景。
一种用于管理 AI 变革步伐的演进式架构模式
Cloudflare推出基于QuePaxa共识算法的Meerkat服务，可无领导者写入并保持强一致性，提高网络可用性。它预计将是QuePaxa全球首次生产部署，但存在局限性，如大量往返通信。
AI 不会杀死初级开发者——但你的招聘策略可能会
文章指出在 AI 编码普及的行业，初级开发者角色转变但不可或缺。AI 虽自动化部分任务，却带来新挑战与期望。初级需培养新技能，避免过度依赖，公司也应调整招聘、培养和评估方式。
Agent效率X10，ClaudeCode/Codex 专属的文件管理Agent：Agentfile
Claude Code创始人用多Claude并行开发，作者受启发做了Agentfile。它能将项目文件夹变为标签页，便于切换，从Wave改进而来，轻量且适合承接HTML结果，是Skill驱动的Agent，定位为多Agent工作流收口台。
AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。
分布式事务：共识之外，分布式系统状态管理的另一大基石
文章深入探讨分布式系统中“共识”与“事务”的区别与协同，介绍分布式事务的应用场景、实现范式、隔离级别，还阐述 MVCC 机制及其在并发控制、版本存储等方面的应用，最后调研业界数据库产品的事务实现。
Ollama升级模型调度系统：内存管理更精准，多GPU性能提升
Ollama升级模型调度系统，精确测量运行模型所需内存，带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升，更多模型正迁移，还在开发iGPU支持，评估NPU支持。