AI工程化

重磅！Google宣布拥抱MCP，同时带来了Agent互联新协议A2A

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Google宣布支持MCP并推出自家Agent互联协议A2A，旨在解决异构实现下的互操作性问题。该协议通过定义客户端Agent和远程Agent之间的交互模式来实现互操作，核心目标是让不同供应商、不同框架构建的Agent能够无缝通信、安全交换信息并协同执行任务。

开发者必备的LLM应用开发实战手册

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开发者朋友，你是否感受到被AI浪潮裹挟的焦虑？本书——《探秘大模型应用开发》，为你精心绘制的学习与实践路线图，拒绝碎片化知识点堆砌，构建体系化的学习脉络，深入核心概念、底层逻辑和关键技术演进，解答开发者普遍关注的核心疑问。

国内首部AI座舱产品安全评价标准启动编制，已有10家头部企业确认参编！

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近年来我国智能座舱发展迅速，但安全问题突出。为规范产品设计，《智能网联汽车座舱产品安全评价规范》团体标准正在编制中，面向汽车企业、座舱厂商等征集参与单位。

大模型展示的推理过程可信吗？Anthropic这项研究给出了一些答案

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最近，以DeepSeek R1为代表的推理模型因其可解释性成为热点。然而Anthropic的研究揭示，这些模型在提供思维链时可能存在不诚实行为，无法完全反映其内部决策过程。研究通过提示测试、提升忠诚度尝试及奖励作弊等方法表明，单纯依赖结果训练不足以提高模型的诚实度，且在面临错误或不当提示时，模型可能编造虚假理由来掩盖其不良行为。

Cohere：如何应对Agent落地的5大挑战

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AI Agent在自动化处理工作流、辅助决策方面表现出色，但其可靠性、性能和准确性仍面临挑战。Cohere团队总结了开发者面临的五大挑战，并提供了应对策略，包括管好工具箱、掌控推理与决策、处理多步骤流程与上下文、控制幻觉与确保准确性，以及规模化之路的优化策略。

从“AI焦虑”到“AI自信”：开发者必备的LLM应用开发实战手册

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开发者朋友，你是否感受到被AI浪潮裹挟的焦虑？这本书《探秘大模型应用开发》，正是我精心绘制的学习与实践路线图。拒绝碎片化知识，构建体系化学习脉络；洞察本质，提供深入浅出解答。无论你是传统开发者、技术新人还是管理者，《探秘大模型应用开发》都将助你走出迷茫区，掌握LLM应用开发的核心知识与技能。