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1.8亿token,Clawdbot是这么吞掉的~
截止发文,开源AI Agent项目Clawdbot(已更名OpenClaw)超134k Star,其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因,分析难以避免的问题,还给出控制Token账单的方法。
攻克「恶意投毒」攻击!华南理工联合霍普金斯和UCSD,连登TPAMI、TIFS顶刊
华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校,聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法,前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度,后者通过逐维归一化等揭示后门维度,均有良好效果。
Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench,让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化,测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律,初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
我手搓的橙皮书专家,去腾讯入职了!
作者将橙皮书方法手搓成「橙皮书专家」放于 QClaw 专家广场。该专家可把陌生领域拆成地图,通过五步流水线让使用者快速搞懂。QClaw 有多种造专家入口,普通人也能借其接 AI 红利。
突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器,但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法,把推理时额外计算当教师信号,为大模型提供监督,实验显示效果显著。
从组件到系统,Agent 的 Evaluation 怎么做?
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别,Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现,传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作,评估范式也在不断演进。
别再设计 Prompt,顶尖工程师已经开始写 Loop 了!
2026年6月,“Loop Engineering(循环工程)”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词,而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册,介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
技术框架不重要,大厂简历不值钱?小哥不会写代码却进了Lovable,80% 靠聊天也能上生产
Lovable是当红AI产品公司,估值66亿美元,其开设全职Vibe Coder岗位。零技术背景的Lazar Jovanovic成首位该岗员工,他80%时间规划对话,介绍了Vibe Coding方法及应对问题策略,强调表达、品味等重要性。
2026,一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体(Agents):记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念,分析其效率危机,阐述提升效率的三大战略方向,涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
联手 OpenAI 发布 ACP,Stripe 是如何思考 Agent 支付的?
今年 9 月,OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP,重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈,介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索,以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。