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吴恩达来信：与小团队更适配的“通才”人才
吴恩达指出AI原生软件工程团队与传统团队运作不同，使用编程智能体构建产品更快，也带来运营变化。团队要应对项目管理、设计、营销、合规等瓶颈，‘通才型人才’在小团队更具优势。
「必读」新鲜出炉，全都看过来：Claude code团队内部skill构建踩坑经验大全来了
Claude code团队成员Thariq分享内部构建Skills经验。介绍Skills类型，如库和API参考、产品验证等；给出制作技巧，像聚焦关键信息、建立“常见坑”专区等；还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
OpenClaw最佳工具榜来了！这6款龙虾最受欢迎
OpenClaw生态火了，第三方搭建的OpenClaw Directory网站收录39个相关工具，按功能分类，支持筛选排序。文中介绍总榜前六工具，如Claw for All简化部署管理，OpenClaw Launch 30秒一键部署等，网站还有教程库。
姚顺雨入职腾讯50天后，发布了首篇署名论文：CL-Bench
2月3日姚顺雨加入腾讯50天后发布首篇署名论文《CL-bench: A Benchmark for Context Learning》。该论文做了新的benchmark，测试显示前沿模型平均分仅17.2%，指出模型在上下文学习尤其是归纳能力上的短板。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
Talos Linux：为 Kubernetes 操作带来不可变性和安全性
Sidero Labs开发了专为运行Kubernetes的不可变操作系统Talos Linux及集群生命周期管理平台Omni。InfoQ采访Sidero团队，探讨其以极简和安全优先理念简化Kubernetes操作，还谈及产品战略、应用场景等。
从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学，探讨从上下文工程到AI Memory，指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法，对比人类与AI记忆异同，还通过与胡塞尔对话，思考AI意识等哲学问题。