**AX** 源自 Google DeepMind 的研究成果,是一个专为代理(agentic)工作负载的独特需求而构建的开放式声明性控制平面。与专为无状态微服务或批处理作业设计的传统编排器不同,AX 专为需要频繁暂停和恢复的有状态、长时间运行且具有“突发性”特征的智能体而设计。 通过解决保持空闲沙箱运行所带来的低效问题,AX 提供了对亚秒级挂起和恢复功能的原生支持。它将包括任务、工作空间、网络策略和模型集成在内的复杂基础设施抽象为核心原语。这使得开发者和研究人员无需构建自定义执行引擎,即可部署和扩展海量的智能体集群。AX 构建于 Agent Substrate 之上,提供了驱动下一代自主智能体系统所需的专业抽象和生成式运行时组件。
位于布里斯托尔附近的医学纹身师劳伦·卡特(Lauren Carter)批评 Instagram 和 Facebook 等社交媒体平台反复审查她为乳房切除术患者创作的超写实乳头纹身。卡特认为,自动算法频繁将她的作品标记为“不当裸露”,这不仅阻碍了她触达客户,还给她带来了巨大的职业挫败感。
尽管 Meta 确认其平台允许发布医学纹身,但该公司承认其系统偶尔会错误识别并删除此类内容。卡特指出,即使她添加了免责声明,她的帖子仍有“十分之九”会被删除,并指出了针对男性乳头纹身的双重标准。
对于许多乳腺癌幸存者来说,这些纹身是康复过程中的重要组成部分,能够帮助她们在术后重拾自我认同和身体自信。像杰西卡·鲍勒(Jessica Bowler)这样的幸存者认为这种审查令人深感不安,并主张医学纹身应被视为一种强有力的疗愈工具,而非令人羞耻或带有性色彩的事物。Meta 表示,正在努力改进对医学内容的识别,以更好地支持患者和从业者。
这段文字探讨了“像素艺术”背后的细微差别及其与阴极射线管(CRT)显示器的关系。尽管许多现代爱好者声称 CRT 的“模糊感”对于平滑块状像素至关重要,但作者认为这是一种被浪漫化的过度简化。
真正的 8 位和 16 位图形依赖于技术上的巧思——例如抖动、抗锯齿和巧妙的调色板构建——来创造深度和分辨率的错觉。这些技术旨在与硬件协同工作,而非仅仅掩盖其缺陷。作者指出,虽然廉价、低质量的 CRT 显示器确实会产生扫描线和色彩溢出等伪影,但高质量的监视器和 RGB 显示器实际上非常清晰。
作者批评现代像素艺术“不合时宜地过于块状”,并指出当代艺术家往往因为错误地想要强调媒介的“像素化”本质,而避免使用传统的平滑技术。最终,文章得出结论:正宗像素艺术的成功源于艺术家们对硬件局限性的驾驭,而当前的流行趋势往往将“块状感”误认为是真正的复古美学,从而忽略了定义了游戏黄金时代的精湛工艺。
作者认为,模型上下文协议(MCP)曾经是连接大语言模型(LLM)与外部服务的关键,如今已成为一种过时的负担。MCP 最初是为了弥合早期模型能力的不足而开发,但现在随着用户堆叠大量工具服务器,它导致了严重的“上下文臃肿”,迫使开发者为了管理这些服务器而构建复杂的二级基础设施。
作者主张,现代大语言模型已不再需要这些僵化的封装。如今的模型完全有能力自主执行代码、浏览大型代码库,并直接与命令行界面(CLI)和原始 HTTP API 进行交互。通过利用现有的标准(例如使用 `Accept` 标头从网站请求 Markdown),智能体无需 MCP 特定的架构开销,即可获取所需的数据。
归根结底,本文呼吁废弃 MCP。与其维护多余的服务器层,不如将重点转向标准化智能体如何通过成熟的现有网络协议直接与互联网交互。通过将浏览器和终端作为主要接口,我们可以迈向一个更简洁、更强大的智能体未来。