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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。
一大早被广告刷屏的"首个设计 Agent"，居然是这家国内公司做的。
LovartAI凌晨发布引关注，网页前端漂亮。猜测其由国内Liblib公司开发，有三方面证据。它是设计Agent工具，功能较全，但对‘首个’存疑，其价值待观察。
知情人士：DeepSeek正在组建Harness团队，对标Claude Code｜甲子光年
据知情人士，DeepSeek正组建Harness团队，对标Claude Code，开放产品经理和研发工程师岗位。其强调Harness，是要让产品成模型进化一部分；补Code Harness，是因竞争转向工作流入口。
【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research
谷歌开源Deep Research全栈应用，前端用React（with Vite）和Shadcn UI，后端研究代理用LangGraph，需Redis和Postgres数据库，LLM用Google Gemini，网络搜索用Google Search API，还介绍了Agent执行流程。
LLM Inference 和 LLM Serving 视角下的 MCP
文章先解释 LLM Inference 和 LLM Serving 概念，再从两者视角分析 MCP，指出 MCP 是两者复合体，难归一边。最后预测 MCP 未来发展，要明确功能划分，前后端独立演进。
Anthropic重磅更新skill-creator：创建skill全面告别“草台班子”时代
Anthropic升级skill - creator，让普通人创建skill更友好且有效。将测试等机制引入创作，能验证skill有效性。还支持多智能体并行测试、A/B测试，优化触发描述，为未来自然语言定义skill过渡。
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
演讲生成黑科技，PresentAgent从文本到演讲视频
联合团队提出 PresentAgent，能将长篇文档转化为带解说演示视频。采用模块化流程，还引入 PresentEval 评估框架。实验显示其接近人类表现，优于现有方案，展现了多模态智能体潜力。
蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
The Batch: 982 | 法律、新闻和金融领域的定制模型
本文是DeeplearningAI《The Batch》的最新报道，汤森路透推出法律、新闻、金融领域定制大语言模型Thomson，基于Qwen构建，性能优于多款通用大模型，小版本将开源供非商业使用。