MCP (Model Context Protocol) vs A2A (Agent-to-Agent Protocol) Clearly Explained
探讨Google的代理到代理协议（A2A）和人类模型上下文协议（MCP）如何共同提高AI代理效率和性能。
Extend large language models powered by Amazon SageMaker AI using Model Context Protocol
人类提出的MCP提供了将FMS连接到数据源的标准化方法，现在您可以使用SageMaker AI使用此功能。在这篇文章中，我们展示了一个结合Sagemaker AI和MCP的力量来构建应用程序的示例，该应用程序通过专业角色和自动化工作流提供了新的借贷承销观点。
Context Cues: Three Books Help Explain The Moment
昨天，里克·赫斯（Rick Hess），迈克·佩特里利（Mike Petrilli），妮可·凯利（Nicole Kelly），鲍勃·埃特尔（Bob Eitel）和我在里克（Rick and AEI）召集的活动中讨论了特朗普的“前100天”教育。最有趣的外卖？在整个范围内，对两件事都有担忧。首先，共同担心左派的自由主义正在被替换（尽管我们在程度上不同意），这是一个上升的……继续阅读“上下文提示：三本书有助于解释这一刻”
在序列工程新闻通讯的最新版本中，作者指出了上下文序列化和交流是原因（也许是最重要的原因），为什么每个人都在谈论模型上下文协议。我对此感到困惑 - 我读了很多有关MCP的技术和半技术帖子，并且还没有看到上下文序列化[…]
How Model Context Protocol (MCP) Is Standardizing AI Connectivity with Tools and Data
随着人工智能（AI）继续在整个行业中获得重要性，AI模型，数据源和工具之间需要集成的需求变得越来越重要。为了满足这一需求，模型上下文协议（MCP）已成为标准化AI连接性的关键框架。该协议允许AI模型，数据系统和工具进行交互[…]模型上下文协议（MCP）如何将AI连接标准化使用工具和数据首先出现在Unite.ai上。
OpenAI lanserar GPT-4.1 – En ny generation AI med förbättrad kodning och längre kontext
所有三种新型号（GPT-4.1，GPT-4.1 MINI，GPT-4.1 NANO）都可以在上下文中处理多达100万个令牌 - 从以前版本的128,000个令牌中急剧增加。根据SWE-Bench的验证，与GPT-4O相比，GPT-4.1在编码方面的绝对改进为21.4％，使其成为代码开发的主要模型。 GPT-4.1的指示后果[…] OpenAI启动了GPT-4.1-A新一代AI，并首先出现在AI新闻中，并首次出现了更长的编码和更长的上下文。
OpenAi刚刚筹集了惊人的40B美元来建造AGI，而且它可能与您想象的那样遥不可及。在这一集中，Paul和Mike打破了有关AGI的新预测，为什么Google为Agi的影响做好准备，以及亚马逊如何悄悄踏入AI Agent Artim Arms Race。另外：Openai的“开放”是克劳德（Claude）发起了全面的AI教育推动力，辩论AI是否可以通过Turing测试，跑道筹集了3亿美元以重写好莱坞规范。
«Убийца DeepSeek» сможет поддерживать все виды графики и понимать контекст запросов
izvestia从中国公司腾讯控股中测试了Hunyuan-T1 AI Modeli的Beta版本，并问她要更新的功能的问题。现在，对于中国最大的微信信使的用户，该模型正在以有限的功能进行测试。
A Clear Intro to MCP (Model Context Protocol) with Code Examples
MCP是民主化访问AI代理工具的一种方式。在本文中，我们涵盖了MCP的基本组成部分，它们如何共同工作以及MCP在实践中的工作方式。
Regional and context-specific approaches can improve study of marine heat waves
海洋热浪会在海洋生态系统中造成混乱，并破坏沿海经济体。近年来，他们成为了推动鱼类迁移以及更频繁发生有害藻类花朵以及加油风暴系统的急剧变化的头条新闻。然而，在某些情况下，海洋热浪的广泛定义（连续五天超过季节性阈值）的广泛定义留给答案多于答案。
Fine-tune LLMs with synthetic data for context-based Q&A using Amazon Bedrock
在本文中，我们将探讨如何使用 Amazon Bedrock 生成合成训练数据来微调 LLM。此外，我们还提供了具体的评估结果，展示了合成数据在数据稀缺时进行微调的强大功能。
EMOTION: Expressive Motion Sequence Generation for Humanoid Robots with In-Context Learning
本文介绍了一种名为 EMOTION 的框架，用于在人形机器人中生成富有表现力的运动序列，从而增强它们进行类似人类的非语言交流的能力。面部表情、手势和身体动作等非语言线索在有效的人际互动中起着至关重要的作用。尽管机器人行为取得了进步，但现有方法往往无法模仿人类非语言交流的多样性和微妙性。为了解决这一差距，我们的方法利用大型语言模型 (LLM) 的上下文学习能力来……
Breaking Knowledge Silos with AI-Driven Contextual Search
员工每天要花多少时间寻找所需信息？根据麦肯锡和 IDC 的独立研究，员工平均要花 1.8 到 2.5 小时寻找所需信息。Gartner 调查显示：47% 的数字工作者难以找到有效完成工作所需的信息。这种低效率可能导致延误、挫败感和错失机会。在这个快速获取相关信息对成功至关重要的世界里，传统的搜索方法往往不够用。
Claude’s Model Context Protocol (MCP): A Developer’s Guide
Anthropic 的模型上下文协议 (MCP) 是一种开源协议，可实现 AI 助手与数据库、API 和企业工具等数据源之间的安全双向通信。通过采用客户端-服务器架构，MCP 标准化了 AI 模型与外部数据交互的方式，从而无需为每个新数据源进行自定义集成。关键组件 […]The post Claude 的模型上下文协议 (MCP)：开发人员指南首先出现在 Unite.AI 上。
Strategic Linear Contextual Bandits
受战略代理操纵推荐系统以最大化向用户推荐的次数这一现象的启发，我们研究了线性上下文强盗问题的一个战略变体，其中手臂战略性地向学习者错误报告私下观察到的上下文。% 在战略背景操纵下。我们将算法设计问题视为不确定性下的 \emph{机制设计} 问题之一，并提出了乐观严峻触发机制 (OptGTM)，该机制可最大限度地减少遗憾，同时激励代理大致诚实。我们表明……
Generate financial industry-specific insights using generative AI and in-context fine-tuning
在这篇博文中，我们演示了使用行业特定语言生成表格数据的准确且相关的分析的提示工程技术。这是通过在提示中提供具有特征和标签的上下文样本数据中的大型语言模型 (LLM) 来实现的。结果类似于微调 LLM，但没有微调模型的复杂性。
