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8.8k星星！开源的211个专家级Agent，一键接入，一个人就是一个团队
今天推荐agency-agents-zh库，它是agency-agents深度汉化版，有211个精选Agent，适配国内生态。需注意，skill并非越多越好，按需选择，避免浪费资源和输出无效结果。
ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
爆红Moltbook一夜塌房！极客自曝狂刷50万假Clawdbot，全网都被骗了
爆火的Moltbook社区上，150万个Clawdbot中的一大部分由人类操控。极客Gal Nagli自曝刷了50万虚假账号，还指出其验证机制脆弱，可伪造数据。哥大论文也显示AI社交互动浅薄。
ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用
近日，第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min，其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。
首篇，系统盘点扩散模型高危漏洞！看懂攻击方式和防御体系
随着扩散模型广泛应用，其安全问题凸显。天津大学团队论文系统梳理文生图模型攻击方式、风险类型、威胁场景与防御体系，指出当前防御不足，需建立更体系化防护体系。
这可能是我见过最“接地气”的 AI 科普：从家政阿姨看懂 Agent 和 MCP
作者以家政阿姨打扫卫生为例科普AI名词，如阿姨比作AI Agent，扫地机器人是SubAgent，智能家居协议对应MCP，《家政技能手册》为Skills，借此辅助解释常见AI概念，助读者理解。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
Claude Code 能写十万行代码，读一篇公众号就废了
Claude Code 读链接能力弱，qiaomu - markdown - proxy 这个 Claude Code Skill 可解决。它按 URL 类型走不同通道抓内容转 Markdown，全程免费，安装简单，解决了 Claude Code 系统性短板。
Codex 独立 App 来了，这是一个新东西
OpenAI 推出 Codex 独立桌面应用，或改变 AI 编码方式。它是 Agent 的指挥中心，有 Worktree、Skills、Automations 等功能，支持双个性模式和安全沙箱，限时开放且付费用户额度翻倍。