开源动态8

OpenClaw登顶，智能体Skills设计大揭秘

AIGC开放社区2026-03-06

AI 摘要

悉尼科技大学等研究者：智能体 Skills 让机器有程序化记忆，有七种设计模式。其获取调度有逻辑，但面临安全威胁，需客观评价体系，开发者正寻自主智能体发展之道。

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清华Jev-LDE：一次编辑暴涨ICL准确率

清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。

本文是面向零基础的大语言模型入门长文，无需机器学习背景，只用简单例子讲清大语言模型的核心逻辑，覆盖从原理到产品化的全流程，适合新人系统学习。

Perplexity核心搜索面向大模型检索，原有存储Amazon DynamoDB在高流量下存在延迟高、成本不可控问题，两名工程师两个月用Rust写出4万行自研CobbleDB，迁移后性能成本均大幅优化，后续计划开源。

本文介绍发表于Nature Machine Intelligence的最新研究，系统探究语言模型与人脑推理表征的对应关系，验证人脑信号可引导提升语言模型推理鲁棒性，为脑启发AI提供了新研究路径。