Berita
Pembelian MCP dan Inovasi: Mengapa Standar Terbuka Akan Menyediakan Amnesty International dari dirinya sendiri
Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan untuk mendapatkan pembaruan terbaru dan konten eksklusif untuk meliput kecerdasan buatan terkemuka di industri ini. Pelajari lebih lanjut
Model terbesar tidak memimpin gelombang berikutnya menciptakan kecerdasan buatan. Gangguan nyata lebih tenang: pengukuran.
MCP Protocol (MCP) diluncurkan oleh Antarbur pada November 2024 meluncurkan bagaimana aplikasi kecerdasan buatan berinteraksi dengan dunia di luar data pelatihan mereka. Ini sangat mirip dengan http dan seragam istirahat dengan bagaimana aplikasi web terhubung ke layanan, dan seragam MCP cara menghubungkan model kecerdasan buatan ke alat.
Anda mungkin telah membaca lusinan artikel yang menjelaskan apa itu MCP. Tapi apa yang kurang dari apa bagian yang membosankan – dan kuat -: MCP adalah standar. Standar tidak hanya mengatur teknologi; Ini menciptakan pertumbuhan roda gila. Awal mengadopsi mereka, Wave Ride. Abaikan mereka, dan Anda berada di belakang lutut. Artikel ini menjelaskan alasan pentingnya MCP sekarang, tantangan apa yang ditentukannya, dan bagaimana ekosistem sudah dibentuk kembali.
Bagaimana MCP Bergerak Dari Kekacauan ke Konteks
Pelajari tentang Lily, Manajer Produser di Cloud Infrastructure Company. Ini sepatu roda pada proyek dalam setengah skala alat seperti Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail dan Rapat. Seperti banyak orang, itu tenggelam dalam pembaruan.
Pada tahun 2024, Laila melihat kualitas model LLMS dalam sintesis informasi. Dia telah mengamati kesempatan: jika dia dapat memberi makan semua alat timnya dalam model, dia dapat mengotomatiskan pembaruan, merumuskan komunikasi dan menjawab pertanyaan berdasarkan permintaan. Tetapi setiap model memiliki cara khusus untuk berkomunikasi dengan layanan. Setiap integrasi telah menariknya lebih dalam ke dalam platform penjual tunggal. Ketika dia perlu menarik teks dari Gong, ini berarti membangun koneksi terperinci lainnya, membuatnya sulit untuk beralih ke LLM lebih baik.
Kemudian saya meluncurkan Antarbur MCP: sebuah protokol terbuka untuk menyatukan bagaimana konteks mengalir ke LLMS. Pilih kecepatan dukungan MCP OpenaiDan AWSDan KeluarDan Microsoft Copilot Studio Segera, Google. SDK resmi tersedia untuk BethonDan NaskahDan JawaDan C#Dan KaratDan Kotlene Dan cepat. Masyarakat SDK untuk dia pergi Orang lain mengikuti. Adopsi cepat.
Hari ini, Lily menjalankan semuanya melalui Claude, terhubung ke aplikasi kerjanya melalui server MCP lokal. Laporan status dirumuskan sendiri. Pembaruan mengemudi adalah satu gelombang jauhnya. Dengan tampilan model baru, mereka dapat menggantinya tanpa kehilangan integrasi mereka. Saat Anda menulis kode di samping, gunakan indikator dengan model OpenAI dan server MCP yang sama seperti yang Anda lakukan di Claude. IDE memahami bahwa ia sudah memiliki produk yang Anda adopsi. MCC semudah ini.
Kekuatan dan efek standar
Kisah Laila menunjukkan kebenaran sederhana: tidak ada yang suka menggunakan alat yang bermanfaat. Tidak ada pengguna yang suka ditutup pada penjual. Dan tidak ada perusahaan yang ingin menulis ulang integrasi setiap kali Anda mengubah formulir. Anda ingin kebebasan untuk menggunakan alat terbaik. MCP memberikan.
Sekarang, dengan standar, jejak datang.
Pertama, penyedia SaaS tanpa fasad pemrograman aplikasi publik yang kuat tunduk pada undang -undang pembatasan. Alat MCP bergantung pada fasad pemrograman aplikasi ini, dan pelanggan akan membutuhkan dukungan untuk aplikasi kecerdasan buatan. Dengan standar kenyataan, tidak ada alasan.
Kedua, kursus pengembangan aplikasi intelijen buatan sangat akan mempercepat. Pengembang tidak lagi harus menulis kode untuk aplikasi kecerdasan buatan sederhana. Sebaliknya, mereka dapat mengintegrasikan server MCP dengan pelanggan MCP yang mudah tersedia, seperti Claude Desktop, kursor, dan Windsurf.
Ketiga, switching biaya runtuh. Karena proses integrasi terpisah dari model tertentu, lembaga dapat bermigrasi dari Claude ke OpenAi ke Gemini – atau model campuran – tanpa membangun kembali infrastruktur. Pemasok masa depan LLM akan mendapat manfaat dari ekosistem di sekitar MCP, memungkinkan mereka untuk fokus pada harga yang lebih baik.
Mobilitas dalam tantangan dengan MCP
Setiap kriteria menawarkan titik gesekan baru atau meninggalkan titik gesekan yang ada tanpa solusi. MCP bukan pengecualian.
Kepercayaan sangat pentingLusinan catatan MCP muncul, karena mereka menyediakan ribuan server yang dipelihara di masyarakat. Tetapi jika Anda tidak mengontrol server – atau mempercayai pihak yang melakukan – mengambil risiko kebocoran rahasia kepada pihak ketiga yang tidak dikenal. Jika Anda SaaS, berikan server resmi. Jika Anda dikembangkan, cari server resmi.
Variabel kualitas: API berkembang, dan dapat menjatuhkan server MCP yang mudah dipelihara dengan mudah dari sinkronisasi. LLMS tergantung pada data identifikasi berkualitas tinggi untuk menentukan alat yang diperlukan untuk digunakan. Belum ada MCP yang dapat diandalkan, yang meningkatkan kebutuhan server resmi partai yang dapat diandalkan. Jika Anda SaaS, simpan server Anda dengan pengembangan fasad pemrograman aplikasi Anda. Jika Anda dikembangkan, cari server resmi.
Server MCP besar meningkatkan biaya dan mengurangi manfaat: Mengumpulkan banyak alat dalam satu server meningkatkan biaya dengan mengkonsumsi simbol dan model yang khas yang kewalahan oleh banyak opsi. LLMS mudah bingung jika mereka memiliki akses ke banyak alat. Ini adalah yang terburuk di kedua dunia. Pelayan kecil yang fokus pada tugas akan menjadi penting. Pertimbangkan ini saat Anda membangun dan mendistribusikan server.
Tantangan lisensi dan identitas berlanjutMasalah -masalah ini hadir sebelum MCP, dan masih hadir dengan MCP. Bayangkan Lily memberi Claude kemampuan untuk mengirim email, dan memberikan instruksi yang baik seperti: “Kirim dengan cepat Perbarui Chris.” Alih -alih mengirim email ke presidennya, Chris, email LLM, setiap orang bernama Chris dalam daftar kontaknya untuk memastikan bahwa Chris menerima pesan. Manusia perlu tinggal di episode prosedur yang tinggi.
Kami melihat ke depan
MCP bukan kebisingan – ini adalah transformasi dasar dalam infrastruktur aplikasi kecerdasan buatan.
Dan seperti setiap standar yang disesuaikan dengan baik sebelumnya, MCP membuat roda anggaran penyelamatan: setiap server baru, setiap integrasi baru, setiap aplikasi baru berfokus pada momentum.
Alat baru, platform, dan catatan baru tampaknya menyederhanakan, menguji, dan menemukan server MCP. Dengan pengembangan ekosistem, aplikasi kecerdasan buatan akan memberikan antarmuka sederhana untuk menghubungkan kemungkinan baru. Tim protokol akan mengirimkan produk yang lebih cepat dengan cerita integrasi yang lebih baik. Perusahaan yang menawarkan fasad pemrograman aplikasi publik dan server MCP resmi dapat menjadi bagian dari kisah integrasi. Pengadopsi almarhum harus memperjuangkan kepentingan.
Noah Schwartz, kepala produser pengantar pos.
Tautan sumber
baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!
Toronto Blue Jays mengalahkan Los Angeles Dodgers 11-4 di Game 1 Seri Dunia pada Jumat malam di Rogers Centre.
Dodgers memimpin 2-0 dengan run di inning kedua dan ketiga, tetapi Toronto menyamakan kedudukan di inning keempat dengan dua run homer dari Dalton Varsho.
KLIK DI SINI UNTUK CAKUPAN OLAHRAGA LEBIH LANJUT DI FOXNEWS.COM
Blue Jays kemudian tampil mengesampingkan permainan dengan sembilan putaran inning keenam, termasuk grand slam pertama dalam sejarah Seri Dunia oleh Addison Barger dari Toronto.
Dodgers mencoba untuk bergabung dengan jajaran eksklusif MLB di PERTAHANAN JUDUL SERI DUNIA VS. Biru Jay
Pemukul yang ditunjuk Los Angeles Dodgers Shohei Ohtani (17) bereaksi terhadap pukulan telak melawan Toronto Blue Jays pada inning pertama selama Game 1 Seri Dunia MLB 2025 di Rogers Centre. (Dan Hamilton/Bayangkan Gambar)
Bintang Dodgers Shohei Ohtani kemudian melakukan home run Seri Dunia pertama dalam karirnya pada inning ketujuh, tetapi sudah terlambat bagi Dodgers.
Ohtani dicemooh sebelum pertandingan oleh fans Blue Jays.
Pada inning kesembilan, penonton Toronto bersorak serentak, meneriakkan: “Kami tidak membutuhkan dia!”
KLIK DI SINI UNTUK MENDAPATKAN APLIKASI FOX NEWS
Pemain sayap kanan Toronto Blue Jays Addison Barger (47) melakukan grand slam melawan Los Angeles Dodgers pada inning keenam selama Game 1 Seri Dunia MLB 2025 di Rogers Center. (Dan Hamilton/Bayangkan Gambar)
Dodgers akan berusaha untuk meningkatkan seri ini pada Sabtu malam, mengirim Yoshinobu Yamamoto ke gundukan melawan Kevin Gausman dari Toronto.
Ikuti Fox News Digital Liputan olahraga di Xdan berlangganan Buletin Huddle Olahraga Fox News.
Berita
Di dalam Ring-1T: Insinyur semut memecahkan hambatan pembelajaran penguatan berskala triliunan
Cina Kelompok semutanak perusahaan Alibaba, memberikan informasi teknis terperinci tentang model barunya, Dering-1Tyang menurut perusahaan adalah “model penalaran sumber terbuka pertama dengan total satu triliun parameter.”
Ring-1T dimaksudkan untuk bersaing dengan model inferensi lain seperti GPT-5 dan o-series OpenAIdi samping itu GoogleGemini 2.5. Dengan dirilisnya model terbaru, Ant memperluas perdebatan geopolitik mengenai siapa yang akan melakukannya Kendalikan perlombaan kecerdasan buatan: Tiongkok atau Amerika Serikat.
Ant Group mengatakan Ring-1T dioptimalkan untuk pemecahan masalah matematika dan logika, pembuatan kode, dan pemecahan masalah ilmiah.
“Dengan sekitar 50 miliar parameter aktif per token, Ring-1T mencapai kinerja mutakhir di banyak tolok ukur yang menantang – meskipun hanya mengandalkan kemampuan penalaran bahasa alami,” kata Ant. kertas.
Ring-1T, yang pertama kali dirilis untuk pratinjau pada bulan September, didasarkan pada arsitektur yang sama dengan Ling 2.0 dan dilatih pada model dasar Ling-1T yang diluncurkan perusahaan awal bulan ini. Ant mengatakan ini memungkinkan model untuk mendukung hingga 128,000 token.
Untuk melatih model besar seperti Ring-1T, peneliti harus mengembangkan metode baru untuk menskalakan pembelajaran penguatan (RL).
Cara pelatihan baru
Ant Group telah mengembangkan tiga “inovasi yang saling berhubungan” untuk mendukung pelatihan RL dan Ring-1T, sebuah tantangan mengingat ukuran model dan kebutuhan komputasi yang biasanya besar. Ketiganya adalah IcePop, C3PO++, dan ASystem.
IcePop menghapus pembaruan berkelanjutan yang mengganggu untuk menstabilkan pelatihan tanpa memperlambat inferensi. Ini membantu menghilangkan ketidakselarasan heuristik pelatihan yang berbahaya di RL. Para peneliti mencatat bahwa ketika model pelatihan, terutama yang menggunakan arsitektur campuran ahli (MoE) seperti Ring-1T, sering kali terdapat ketidakkonsistenan dalam penghitungan probabilitas.
“Masalah ini terutama terlihat dalam pelatihan model MoE dengan RL karena penggunaan mekanisme perutean dinamis yang melekat. Selain itu, dalam pengaturan CoT yang panjang, ketidakkonsistenan ini secara bertahap dapat terakumulasi di seluruh iterasi dan semakin diperkuat,” kata para peneliti.
IcePop “mencegah pembaruan pelatihan yang tidak stabil dengan mengkalibrasi duplex masking.”
Metode baru berikutnya yang harus dikembangkan para peneliti adalah C3PO++, versi perbaikan dari sistem C3PO yang telah dibuat Ant sebelumnya. Metode ini mengatur bagaimana Ring-1T dan model parameter sangat besar lainnya dihasilkan dan menangani contoh pelatihan, atau yang disebut pengurangan, sehingga GPU tidak menganggur.
Cara kerjanya akan memecah pekerjaan menjadi beberapa bagian untuk diproses secara paralel. Satu set adalah set inferensi, yang menghasilkan data baru, dan set lainnya adalah set pelatihan, yang menggabungkan hasil untuk memperbarui model. C3PO++ membuat anggaran nominal untuk mengontrol jumlah data yang diproses, memastikan bahwa GPU digunakan secara efisien.
Metode baru terakhir, ASystem, mengadopsi arsitektur SingleController+SPMD (Single Program, Multiple Data) untuk mengaktifkan operasi asinkron.
Hasil referensi
Ant menyebut Ring-1T sebagai tolok ukur untuk mengukur kinerja dalam matematika, pemrograman, penalaran logis, dan tugas-tugas umum. Mereka mengujinya terhadap model seperti DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking, Qwen-35B-A22B-Thinking-2507, Gemini 2.5 Pro, dan GPT-5 Thinking.
Dalam pengujian benchmark kami, Ring-1T memiliki performa yang kuat, berada di urutan kedua setelah GPT-5 OpenAI di sebagian besar benchmark. Ant mengatakan Ring-1T menunjukkan performa terbaik dari semua model open-weight yang diuji.
Model ini mencatat skor 93,4% di papan peringkat AIME 25, nomor dua setelah GPT-5. Dalam pemrograman, Ring-1T mengungguli DeepSeek dan Qwen.
“Hal ini menunjukkan bahwa kumpulan data kami yang dikumpulkan dengan cermat merupakan kinerja kuat Ring-1T dalam aplikasi pemrograman, yang membentuk landasan kokoh untuk upaya masa depan pada aplikasi proxy,” kata perusahaan itu.
Ring-1T menunjukkan berapa banyak perusahaan Tiongkok yang telah berinvestasi dalam model tersebut
Ring-1T adalah model terbaru dari Tiongkok yang bertujuan untuk menjatuhkan GPT-5 dan Gemini.
Perusahaan-perusahaan Tiongkok telah merilis model-model yang mengesankan dengan sangat cepat sejak peluncuran DeepSeek yang mengejutkan pada bulan Januari. Perusahaan induk Ant, Alibababaru-baru ini dirilis Qwen3-Omnimodel multimedia yang menyatukan teks, gambar, audio, dan video. DeepSeek juga terus meningkatkan modelnya dan awal bulan ini, Meluncurkan DeepSeek-OCR. Paradigma baru ini menata ulang cara model memproses informasi.
Saat Ring-1T dan Ant mengembangkan metode baru untuk melatih dan menskalakan model yang sangat besar, persaingan untuk mendapatkan dominasi AI antara AS dan Tiongkok terus berkobar.
Berita
Petugas NYPD menyelamatkan seekor anjing yang hilang dari bawah kereta bawah tanah Kota New York
baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!
Seekor anjing hilang bernama Moose telah kembali dengan selamat ke rumah setelah penyelamatan dramatis oleh petugas Departemen Kepolisian New York di bawah kereta bawah tanah di Manhattan.
Anjing hitam kecil itu telah melarikan diri dari pemiliknya dan akhirnya bersembunyi di bawah kereta No. 2 arah utara di stasiun 14th Street pada hari Kamis. Juru bicara Kepolisian New York mengatakan, hewan tersebut tertabrak kereta api sebelum berlindung di salah satu gerbong Majalah orang.
Seorang wanita dituduh meninggalkan bayinya yang baru lahir di stasiun kereta bawah tanah Kota New York
“Ketika anjing Moose lepas dan bersembunyi di bawah kereta No. 2, petugas kami (Unit Layanan Darurat Khusus NYPD) datang untuk menyelamatkan mereka,” tulis NYPD di X.
Anjing hitam kecil itu telah menjauh dari pemiliknya dan akhirnya bersembunyi di bawah kereta No. 2 arah utara di stasiun 14th Street pada hari Kamis, menurut NYPD. (nypd)
Rekaman bodycam yang dirilis oleh NYPD menunjukkan seorang petugas menuruni tangga menuju rel, menyorotkan senter untuk mencari anak anjing yang hilang.
Siapa yang menyelamatkan siapa? Dave Portnoy berbicara tentang hubungannya yang mengubah hidupnya dengan anjing penyelamat
“Dimana dia?” Petugas itu terdengar berkata sebelum melihat anjing kecil itu bersembunyi di balik bayang-bayang.
Rekaman bodycam yang dirilis oleh NYPD menunjukkan seorang petugas menuruni tangga menuju rel kereta bawah tanah, menyorotkan senter untuk mencari anak anjing yang hilang. (nypd)
“Kemarilah,” kata petugas itu sambil memikat anjing itu. Ayo.Ayo, sobat.
Video tersebut menunjukkan sebuah keluarga yang terkena dampak Badai Milton, dan anjing-anjing diselamatkan dari air banjir
Beberapa saat kemudian, petugas tersebut menjemput Moss dan membawanya keluar rel, sebelum mengangkatnya ke peron kereta bawah tanah tempat petugas lainnya berdiri.
“Ya!” Satu orang terdengar berkata.
Rusa besar itu diberi tepukan sebelum dipertemukan kembali dengan pemiliknya, menurut Majalah People.
Rusa tersebut dilaporkan ditepuk sebelum dipertemukan kembali dengan pemiliknya. (nypd)
Klik di sini untuk mengunduh aplikasi FOX NEWS
“Terima kasih kepada petugas NYPD Transit, rusa besar itu berhasil bersatu kembali dengan pemiliknya!” NYPD diposting ke X.
Awal tahun ini, petugas NYPD juga melakukan tindakan serupa untuk menyelamatkan seekor anjing kecil yang terlihat berenang di East River, menurut Ke Rubah 5.
NYPD tidak segera menanggapi permintaan komentar Fox News Digital.
Berita8 tahun agoThese ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
Bisnis8 bulan agoMeta Sensoren Disensi Internal atas Ban Trump Mark Zuckerberg
- Berita8 tahun ago
New Season 8 Walking Dead trailer flashes forward in time
