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MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议，它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤，阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果，还给出设计MCP Server的6个经验，最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
119 页硬核报告丨AI 2030：算力、能源与科研的未来预测
Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告，探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响，认为扩张很可能持续，还会加速多领域科学研发，虽预测有不确定性，但 AI 会成关键技术。
预测太阳磁暴全球最强！首个空间天气链式AI预报模型亮相WAIC
在WAIC上，我国发布全球首个全链式空间天气AI预报模型“风宇”。它首创链式训练结构，整合孤立环节；基于天地一体化观测数据，在多区域短临预测表现卓越，误差低，已申请多项专利，还可用于航天器设计管理。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。