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Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新,除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用,助你拓展构建 Agent 系统的思维。

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Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天

OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。

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企业级 AI Agent:彻底说清 MCP、CLI、Skills,如何定位、该怎么选、最佳实践。

文章解读了 MCP、CLI、Skills 三者定位、组成与工作层次,介绍工具选择方法,强调组合应用以发挥企业 Agent 最大效能,还指出 MCP、CLI、Skills 使用误区及 PTC 应用模式等。

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腾讯开源框架 Kuikly 再升级!率先适配 “液态玻璃”,原生体验更极致

腾讯开源框架Kuikly再升级,在苹果发布iOS 26系统背景下,新增“液态玻璃”适配。文章分析了“液态玻璃”给跨端框架带来的挑战,对比不同架构路线适配情况,还介绍了Kuikly的适配经验。

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多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化

文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化,涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面,介绍其演进路径与代表模型,还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。

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ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance:基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架

北大团队提出 Atomic Dance 框架,以原子动作作为舞蹈基本单元,建立有明确语义和结构的舞蹈表示,设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架,让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑,具备可解释性和可编辑性。

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微软、哈佛开源创新优化器:全面超越Muon,提升大模型训练效率

随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长,微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区,避免分布式训练同步完整梯度,在集中式和分布式场景都有高效表现,性能超Muon。

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理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA

统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。

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从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型,这是你需要的强化学习入门指南

强化学习是当今LLM重要技术,Unsloth团队发布教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO到GRPO,分享用GRPO训练推理模型技巧,涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。

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