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成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？

去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。

当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。

Bruno是开源API探索测试IDE，有自研Bru语言、离线存储和Git协作能力，是Postman等强力竞争者。它功能丰富，有跨平台支持等，技术架构优势明显，还给出实战演示和同类工具对比。

OpenAI官宣GPT - 4.1在ChatGPT中可用，Plus、Pro和Team用户可访问。它擅长编码和遵循指令，评估表现有优有劣。实测代码处理表现佳，但网友因无100万上下文窗口API版本而失望。

近日，微分智飞一个月内完成数千万元天使轮及天使+轮融资。此轮融资用于加速飞行具身智能创新等。公司由高飞教授领衔，成立三月就推出第一代平台，在多领域有开拓性应用。

文章指出AI普及需强大平台架构等作为底座，而当前基础设施迭代难满足需求。天翼云在峰会宣布全面升级息壤，聚焦三领域，从夯实技术、提升自主可控、培育生态三方面支撑千行百业转型。

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。

本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。

AI新材料研发公司鼎犀智创近日完成数亿元Pre - A轮融资，是一年内第三轮。其以「RhinoAI智能研发平台」为核心构建研发闭环，推动材料研发从「经验试错」到「智能设计」，还与产业龙头合作，成果显著。

七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。