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MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。
推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。
DeepEval：LLM 应用评测不再玄学，让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中，科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题，人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架，能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然，内置多种评测指标，支持批量评测等。
狂涨20.8K star！GitHub 官方出品，强烈推荐！
介绍开源项目 `GitHub Desktop`，它基于Electron开发，用TypeScript编写并使用React框架，支持Windows和Mac，集成常用Git操作，有直观图形界面等特色，助开发者轻松使用Git，目前获20.8K star。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
文章剖析MCP Server五种主流架构模式，结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供指南。介绍各架构优缺点与适用场景，展示Nacos赋能及实战集成，还给出架构选型指南。
ACL'25 | CIGEval：一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval，这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱，通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性，已在ComfyUI - Copilot上线。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
你敢信？GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了
Agent S3刷新了计算机使用智能体（CUA）在「OSWorld」基准测试的记录，性能达69.9%，接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展，还精简框架、引入原生代码智能体，已开源并发布论文。
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。