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成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
太狠了！为了锁死DeepSeek，Anthropic要求加大AI芯片出口管制
全球著名大模型平台Anthropic发布文章，赞同并建议特朗普制定更激进规则限制AI芯片出口，以保持美国在与中国AI竞争中的领先地位，还污蔑中国运输芯片方式，拿DeepSeek举例说明芯片限制影响，并提出三点限制建议 。
突发，Claude刷新物理学世界纪录！单挑基于杨振宁理论9圈难题
本文报道Anthropic的Claude攻克理论物理前沿难题，成功算出平面N=4超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果，打破人类此前保持的八圈纪录，计算成本仅几千美元，展示了大模型在科研领域的突破性能力。
答案正确，推理就可靠吗？V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励
本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
英伟达和AMD，开始争夺AI制药的计算入口
每年的 Advancing AI 大会，AMD 都要回答 Instinct GPU 除训练大模型外的应用问题。今年大会上，AMD 把一个位置留给 AI 制药公司 MindWalk。而其对手英伟达已在生命科学领域布局多年，生命科学成两家竞争新战场。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
“同事.skill”不用写了，爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你，还让开发者集体抛弃 “龙虾”？！
近日，Hermes Agent 在国内爆火，获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同，采用单 Agent 架构，有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型，还引入区块链解决算力问题。
Hermes Agent 技术深度拆解：36000 Star 背后的架构设计，以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star，解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化，支持 200+ 模型，还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新，文章还给出使用建议和对比。