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Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践，阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台，针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案，还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
Dify × MCP：让工作流不再是孤岛
Dify上新双向MCP功能，能让特定工作流融入通用场景。一个方向可添加现成MCP服务器扩展工具范围，另一方向能将自建工作流转成MCP服务器输出。它解决了工作流上手难、场景窄问题，提升了生产力。
The Batch：829 | DeepSeek 是怎么做到的
DeepSeek 去年末以低成本训练出先进开源大模型引关注，近日团队披露构建 DeepSeek - R1 和 DeepSeek - V3 的软硬件方案，降低内存和计算需求，其细节公布让更多团队有机会参与前沿研发。
芯片竞争已经是一场华人内战
当下“全球芯片五巨头”皆由华人掌管，且全球前十大IC设计企业有8家与华人相关，“华人内战”格局明显。随着华人和中国企业在芯片领域积累，专业人才优势向AI产业蔓延。但各企业华人领袖会为自身利益做选择，“华人内战”或持续。
独立自主梦太多，是国产化的最大阻碍
我国虽建立完整工业体系，但 IT 领域差距大。国产基础组件百花齐放，给上层应用适配带来灾难。美国在基础能力上近乎垄断，大投入保持领先。国内小投入难出好产品，应整合市场。
做 AI 产品，最重要的是尊重常识
2026年3月滴滴上线AI出行助手「小滴」，6月支付宝测试AI版「阿宝」，看似先进，但实际存在问题。滴滴将基础目标包装成AI个性化，支付宝承诺办事却像找路，还不敢让AI碰钱。很多AI产品迷信聊天框，未带来体验升级。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
AI的尽头，是电工（doge）
AI时代电工成香饽饽，2024 - 2034年美国年均约有8.1万电工缺口。数据中心拉动蓝领就业，科技巨头纷纷招聘能源领域人才。但美国工人供给不足，谷歌已着手培训电工。能源将成AI发展关键因素。
我的合伙人是AI｜甲子光年
文章讲述AI时代“一人公司”新现象，多位创业者借助AI构建企业运作逻辑。如叶纯俊的公司用AI完成多环节工作，许婷团队让AI参与编程。同时提到投资态度转变，“一人公司”发展有挑战也有机遇。