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LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？

经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。

InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火、使用体验等问题。指出它并非低门槛产品，AI Coding 核心问题是不稳定与不可控，还讨论了团队落地方式及未来 AI Coding 可能的拐点。

A股行情火热，盯盘分析耗时耗力。Github上的开源项目`daily_stock_analysis`基于AI大模型构建，能自动分析股票行情等，生成“AI决策仪表盘”，给出投资参考建议，目前已获18.1k+ Star。

开源君发现开源Shell历史管理工具Atuin，它用Rust编写，将命令结构化存到SQLite数据库，记录丰富上下文信息。兼容主流Shell，有专属搜索UI，功能强大，安装方便，提升命令行历史体验。

Anthropic 公开给 Claude 写的数万字「宪法」，从「规则清单」升级为「价值体系」，设定四个核心价值，有「聪明朋友」理论，设硬性限制，对诚实要求严格，还探讨意识等问题，强调透明度和持续进化。

传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。

上周智谱多模态开源周，从GLM 4.6v到Autoglm，其图文并排使用场景很吸睛。上传PDF论文，它能生成图文混排解读文章，效果好。作者逆向原理复刻代码，还分享GLM 4.6V三个有意思的能力。

本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。

华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。

传统移动设备自动化工具难实现自然语言控制和跨应用交互，开源项目Mobile - Use提供解决方案。它由Minitap AI开发，能通过自然语言指令实现设备UI感知自动化，功能丰富，应用场景广。