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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。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
多家芯片公司业绩飙涨，这个赛道彻底火了？
近期多家A股芯片公司Q3财报亮眼，受益于端侧AI推进。端侧AI优势多，吸引科技巨头布局，但落地有挑战。技术进步使大模型轻量化，手机与AI眼镜较热。其发展面临应用、技术、生态等问题，也有隐私保护方案。
对话 Plaud 莫子皓：你还记得 PMF 的感觉吗？
本文是对Plaud中国区CEO莫子皓的采访。Plaud是全球成功的AI硬件Startup，产品大卖。莫子皓分享业务、增长原因，探讨PMF、产品形态迭代、功能亮点，还谈及产品定位、人群、未来计划及进入中国市场决策等。
吴恩达最新来信：是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出，并行智能体正成为提升AI能力新方向，多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法，并行agent提升性能同时无需用户久等，且大模型token成本下降使其可行。
Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。
AI原生产品不等于全部功能AI化，保留传统功能让用户体验更完整 | 对话小卡健康
AI健康管理赛道竞争激烈，产品各有差异。量子位智库访谈小卡健康产品负责人李雅，探讨AI如何赋能、产品功能拓展、数据指标关注、智能设备联动、开发问题及运营推广等，展示其差异化策略和发展思考。
不敢信？中国AI国家队出手，刚刚通关了万亿级主战场「地狱副本」
文章指出智能体虽强，但在招标采购等落地场景面临挑战。科大讯飞发布招采智能体平台，提出智能体工厂概念，解决招采痛点。还提炼出四个行业判断，分析其成功原因，标志AI在B端场景走向落地。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。