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你不知道的 Agent:原理、架构与工程实践

文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容,如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式,强调 Harness 比模型更关键,还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点,并以 OpenClaw 为例说明落地方法。

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冲159K星 OpenClaw工具链,正在悄悄改变Agent玩法

Clawdbot更名openclaw后在github星冲到159K。它能让AI深入工作流且保数据隐私,有集成渠道多、工具齐全、有状态会话与持久记忆、路由策略适配不同模型等核心能力,并在多方面优于常见AI工具。

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长文本生成迎来新突破:拓元智慧推出 DrDiff ,实现效率与质量双提升

拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架,解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”,有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件,经测试表现良好,未来应用值得期待。

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Facet-0:NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」

新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型,用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%,能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练,降低人工干预率,提高失败恢复率。

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Anthropic万字Skills教程,把Agent工程的核心武功秘籍说明白了

Anthropic官方发布33页Skills构建指南,详细介绍构建高效Skill的方法,涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验,指出人类审查成瓶颈,引出渐进式披露的核心秘籍。

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鹅厂员工的“神之一手”代码都长什么样?

文章分享6位鹅厂同事的“神之一手”代码。有将快排浓缩到5行的Python代码,有解决逆序打印不可变链表的方案,还有修复订单状态同步漏洞、解决内存泄漏等代码,文末邀读者分享代码赢福利。

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振臂一挥,大半个具身机器人圈都来了!智源研究院:别藏了,谁贡献数据多,谁的大脑就更好用

2025智源具身智能Open Day上,智源研究院院长邀厂商共享数据,称谁家贡献多,具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱,开源数据、统一评测,布局具身大小脑体系,欲做具身智能“安卓”。

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当AI开始重写自己:EverMind的自进化智能体框架Raven,正在定义数字生命的下一个形态

机器之心发布文章,介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景,指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段,以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。

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ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟:欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法

传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模,配合架构与损失函数设计,让模型在复杂状态保持泛化能力,集中力误差约3%,小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。

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【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access (文末送书)

文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽,实现朴素自定义设备内存拷贝函数,对比不同数据类型、大小及方法的性能,得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。

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