解锁AI协作：Agent2Agent（A2A）协议深度解析
深入探讨Google的Agent2Agent (A2A)协议，它旨在促进AI代理之间的互操作性和协作，构建无缝沟通桥梁，赋能AI系统更高效地解决复杂问题。
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AI革命：深度研究工具重塑学术出版
AI驱动的深度研究工具正在深刻影响学术文献综述的创作与消费。结合AI效率与人工监督的混合方法将成为主流，为学术研究提供新视角与方法。
微软AI战略演变：重点转移
微软人工智能战略并非彻底退缩，而是战略性调整，从AI训练转向更具成本效益的模型部署，优化资源配置以适应市场变化。
OpenAI掀起AI价格战：GPT-4.1发布与激进定价
OpenAI发布GPT-4.1，以大幅降低的价格挑战Anthropic、Google和xAI。新模型在代码能力和上下文窗口方面有显著提升，旨在成为企业和开发者的首选生成式AI模型。
我们能将所有决策都托付给AGI吗？
在信息不完整、时间有限的情况下，AGI能否胜任紧急调度员等关键角色？决策的关键障碍是什么？如何运用STAR框架，并整合AI来辅助决策？
OpenAI GPT-4.5训练揭秘：10万GPU与难题攻克
OpenAI罕见公开GPT-4.5训练细节，揭示10万GPU集群面临的挑战，以及数据效率提升对未来模型发展的重要性。
GPT-4.5通过图灵测试，引发AI担忧
GPT-4.5在图灵测试中超越人类，引发了对AI能力和社会影响的关注。它成功模仿人类，并在73%的互动中令人信服，这既令人兴奋，也引发了对AI滥用的担忧，以及对智能本质的重新思考。
OpenAI下一步：GPT-5前或先推GPT-4.1
传闻OpenAI正在开发GPT-4.1，旨在弥合GPT-4o和备受期待的GPT-5之间的差距。该模型预计将扩展GPT-4o的多模态能力，并可能在发布GPT-5之前推出。
模型上下文协议：通用AI集成的新纪元
模型上下文协议（MCP）正迅速成为AI集成基石。行业巨头推动，多智能体系统技术突破和生态系统增长，巩固MCP在企业AI讨论中的核心地位。这种“AI的USB-C”范式正从理论概念转变为现实。
OpenAI GPT-4.5训练揭秘：计算挑战与突破
深入探讨OpenAI的GPT-4.5训练过程，揭示其在算力、数据效率及模型架构上的重大突破与挑战，以及Sam Altman与团队的对话。