AI技术发展下，单智能体局限性凸显，如何通过MCP和A2A协议实现智能体团队协作转变？
本文智能体专家三桥君探讨了AI智能体协作的关键技术MCP（工具调用协议）和A2A（智能体协作协议）。MCP扩展智能体功能边界，支持动态连接外部工具；A2A实现智能体间的安全协作与状态同步，通过AgentCard实现能力匹配。二者集成后，可构建跨框架协作生态，解决复杂任务处理难题。三桥君指出，拥抱该技术体系是突破单智能体局限、实现AGI落地的核心路径。
DGMR压缩技术：让大规模视觉Transformer模型体积减半而性能不减
本研究提出多样性引导MLP缩减（DGMR）方法，针对大型视觉Transformer模型中的冗余参数问题，通过基于Gram-Schmidt的剪枝策略，系统性地移除MLP模块中的冗余神经元，同时保持权重多样性，从而在知识蒸馏中实现高效性能恢复。实验表明，该方法可在保持性能几乎无损的前提下，减少超过57%的模型参数与计算量，在EVA-CLIP-E模型上更实现71.5%的参数缩减率，显著提升模型压缩效率。