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面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。

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3.4K星Apple出品FastVLM:视觉TTFT效率提升85倍,凭啥这么牛!

文章指出VLM在实际生产应用中因高分辨率图像存在效率问题,介绍Apple出品的FastVLM解决方案,阐述其架构、训练过程,展示在多个基准测试的性能,凸显在高分辨率输入下提升效率的优势及实际应用价值。

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比尔盖茨最新洞察:AI 时代动荡已至,三大风险,三个建议

比尔·盖茨在个人网站发布最新洞察,认为动荡的AI时代已至,AI影响广泛,政府需提出应对方案。他指出AI带来就业、安全、影响孩子成长三类风险,也有改善多领域服务的可能,还给出三项应对建议。

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中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头,国家队与产业资本为何集体重仓|甲子光年

2026年物理AI热度攀升,概念也趋于泛化,产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化,其平行矿山方案已落地近50座国内矿山,并实现海外项目落地。

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精读华为“韬(τ)定律”论文:逻辑折叠、AI提速与投资转向|甲子光年

2026年5月25日,华为何庭波提出“韬(τ)定律”,并提交论文阐述。该定律把时间作为首要度量标准,核心技术“逻辑折叠”提升芯片性能。它能用于AI,未来硬件集成度将大增,也会使产业链价值重分配,但面临工具链、能量等问题。

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量产倒计时!三星DRAM工艺实现突破

韩媒报道三星电子成功制造全球首款“次10纳米”DRAM工程裸片。其突破源于“4F²单元结构”与垂直沟道晶体管(VCT)两项核心技术协同,还革新材料。三星规划10a DRAM 2028年量产,后续迈向3D DRAM。

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第一章:AI 技术前沿全景

文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。

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Transformer 中的专家混合模型 (MoE)

文章介绍Transformer中专家混合模型(MoE),它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势,如计算高效、适合并行等,还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进,包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案

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全球强化学习+VLA范式,PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔

机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文,指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点,重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果,揭示VLA在线强化学习前景。

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扔掉人工公式:快手EMER框架,用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序

过去十年,推荐排序多依赖人工设计公式,但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架,用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序,在快手主 App 和极速版效果显著,还为行业提供解决方案

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