Giao thức và cách mô hình kết nối thế giới bên ngoài: Hệ sinh thái MCP, function calling và tích hợp chuỗi công cụ.
213 bài thu thập10 tinh chọncập nhật đến 24/09 21:30
OpenRouter giới thiệu Nemotron 3.5 Lightning, mô hình 3B tham số chuyên biệt cho các tác vụ thực thi nhanh và gọi công cụ, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho AI Agent bên cạnh các mô hình suy luận phức tạp.
ToolLoop tối ưu hóa việc tạo dữ liệu huấn luyện cho LLM bằng cách chia nhỏ quy trình thành ba giai đoạn: lấy mẫu hàm, tạo câu hỏi ngược và tạo lệnh gọi công cụ, kết hợp cơ chế tự phản hồi để đảm bảo độ chính xác cao hơn so với phương pháp lọc truyền thống.
Hướng dẫn cách đóng gói dữ liệu server thành MCP Server để GPT-6 Pro truy xuất trực tiếp, giúp tiết kiệm hạn mức Codex khi phân tích dữ liệu sản xuất và GitHub PR.
Tripo (X chính thức)@tripoaiThis is what 3D Vibe Coding looks like in practice. An incredible use case combining Tripo for hig…
DịchTripo giới thiệu quy trình tạo nhân vật 3D tự động thông qua sự kết hợp giữa Images 2.5, GPT-6 Astra và Blender MCP. Người dùng có thể tinh chỉnh hình dáng và kết cấu mô hình chỉ bằng ảnh chụp màn hình, đánh dấu bước tiến lớn về khả năng xử lý so với các phiên bản trước.
OpenRouter vừa giới thiệu bộ công cụ Shell và Files API, cho phép các mô hình AI có khả năng gọi hàm (tool calling) thực thi lệnh trực tiếp trong môi trường Linux được quản lý, hiện đã mở bản beta.
Bài viết hướng dẫn cách thiết lập và sử dụng GPT-6 Astra để điều khiển Blender qua Computer Use và MCP. Tác giả chia sẻ kinh nghiệm thực tế về hiệu suất, chi phí và các mẹo xử lý lỗi khi thực hiện các tác vụ dựng hình phức tạp.
Google phân tích cuộc thi AI Agents Challenge và rút ra 4 mô hình kỹ thuật then chốt: MCP hai chiều, xử lý song song hướng sự kiện, cơ chế dự phòng chuẩn hóa và định tuyến phân tầng.
OpenRouter giới thiệu quy trình chọn mô hình dựa trên hiệu suất thực tế và chi phí hoàn thành tác vụ thay vì giá mỗi token. Bạn có thể tích hợp MCP server vào Cursor hoặc Claude Code để tự động so sánh và điều hướng yêu cầu đến mô hình phù hợp nhất.
Ant Group và ASystem đã kết hợp Ling-3.0-tiny cùng thuật toán GSPO để tối ưu hóa quy trình huấn luyện hậu kỳ cho Agentic RL. Kết quả thử nghiệm trên cờ caro cho thấy hiệu suất mô hình cải thiện rõ rệt, ổn định khả năng gọi công cụ và rút ngắn độ dài phản hồi.
NVIDIA giới thiệu mô hình hội thoại giọng nói toàn phần (full-duplex) đầu tiên hỗ trợ gọi công cụ thời gian thực với độ trễ chỉ 448ms. Mô hình này tối ưu hóa trải nghiệm đàm thoại tự nhiên, hiện đã có sẵn mã nguồn cho mục đích nghiên cứu.