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LLM Inference 和 LLM Serving 视角下的 MCP
文章先解释 LLM Inference 和 LLM Serving 概念，再从两者视角分析 MCP，指出 MCP 是两者复合体，难归一边。最后预测 MCP 未来发展，要明确功能划分，前后端独立演进。
太可爱了！会跳舞的 Claude Code 来了
英国工程师 Ben James 为 Claude Code 打造物理外设 USB-Clawd，它会在 Claude Code 需确认或等指令时跳动提醒。此外他还做了迷你传真机。Claude Code 创造者 Boris Cherny 认可该设计，Ben 打算组装剩余零件售卖捐款。
Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施，可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分，自研Infire推理引擎，还推出Unweight模型压缩系统，分享提示词缓存优化方案。
我在Facebook工作四年的总结与反思
作者分享在Facebook四年工作的总结反思。包括目标规划、工作价值判断、处事态度、技术与产品关系等多方面体会，如明确目标、做有价值工作、少片面结论等。
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken，可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间，统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成，经多阶段训练，在多任务上达或接近先进水平，为视觉模型带来通用性。
本周5个yyds的Github开源项目，速速收藏！
文章介绍本周5个Github优质开源项目。有基于云服务的CloudPaste，排版强的Quarkdown，视频下载工具Media Downloader，双语翻译插件FluentRead，还有全能安卓助手LinkAndroid，各有特色功能。
Anthropic8张图，揭示Workflow & Agent的协作场景
文章借Anthropic的阐述，区分了Workflow与Agent概念。指出任务明确用Workflow，开放式问题用Agent，还介绍了构建blocks、workflows方法及Agent工作方式和实施原则。
“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
刚刚，Anthropic切断OpenAI对Claude的访问权限
Anthropic周二切断OpenAI对Claude模型的API访问权限，因OpenAI技术人员通过API大规模用Claude Code写代码，违反服务条款。Anthropic曾有类似操作，网友对此事看法不一。