SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver
SkillClaw: 让技能与代理进化者共同进化
机构 * DreamX Team(DreamX团队)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 SkillClaw通过聚合多用户交互数据,实现技能的集体进化,提升代理在现实场景中的性能。
AI 大模型
代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。
SkillClaw: 让技能与代理进化者共同进化
机构 * DreamX Team(DreamX团队)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 SkillClaw通过聚合多用户交互数据,实现技能的集体进化,提升代理在现实场景中的性能。
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Under Review
Journal ref ACM CSUR 2026
Memoir:针对静态应用安全测试工具的误报记忆学习、验证与演化
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本研究针对SAST工具的误报问题,提出Memoir框架,通过构建与演化语义记忆实现误报识别,在CWE-Bench-Java上表现优异,且记忆库可跨工具泛化。
是什么阻碍了智能体技能的可复用性?来自13.8万个SKILL.md文件的证据
机构 * The Graduate Center, City University of New York(纽约城市大学研究生中心) ; The Ohio State University(俄亥俄州立大学) ; Hunter College, City University of New York(纽约城市大学亨特学院)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本研究通过分析13.8万个SKILL.md文件,发现91.8%的Agent Skills存在可复用性相关缺陷,主要为打包问题,验证了路由元数据对检索可靠性的影响,并提出了结合规范提示等的质量保证生成工作流。
Comments 11 pages, 4 figures
科学与软件的相互影响:跨语料库分析研究如何塑造软件以及软件如何赋能研究
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE
AI总结 通过构建包含6980万条边的跨语料库图,链接软件仓库与学术文献,分析科学对软件的影响(如可重复性工具)和软件对科学的影响(如机器学习基础设施),发现直接引用稀疏且依赖复用与引用计数的相关性较弱。
AutoRefine: 从轨迹到可重用的专业知识为连续LLM代理优化
机构 * alibaba(阿里巴巴集团)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.AI
AI总结 AutoRefine通过提取和维护双重形式的经验模式,提升连续LLM代理的知识积累与维护效率,实现98.4%的准确率提升。
Comments 7 pages, 2 figures, 3 tables
战略进化理论:具有内生参与者和战略复制者的博弈
机构 * Institute of American Constitutional Thought and Leadership(美国宪法思想与领导力研究所) ; University of Toledo(托莱多大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出战略进化理论,引入具有内生参与者的博弈,定义进化稳定智能分布,通过跨层增益矩阵构建战略层层次结构,证明相关封闭性及定理,可用于分析人工智能部署动态等,揭示人格工程问题及稳定多智能体系统的宪法约束。
Comments 171 pages. Formalized in Lean 4 with Mathlib: 240 theorems in the elaborated environment, 141 audited headline results, cold-compiling from a clean checkout with zero custom axioms. Source, theorem-by-theorem contract, and reproducible axiom audit: https://github.com/selfreferencing/TSE_Formal. Companion to Agentic Capital
SIP: 构建阶段碎片化3D扫描数据集——用于语义分割和场景理解
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.LG
AI总结 SIP数据集通过碎片化3D扫描反映施工现场实际约束,为建筑场景的语义分割和理解提供高质量基准数据。