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Agent Skills 是继 MCP 后 Anthropic 推出的又一个 Agent 领域的行业标准。它的成长路线和 MCP 也非常像，25 年 10 月份发布时只有 Anthropic 自家产品支持，后来 Cursor、Codex、Opencode、Gemini CLI 等产品看到了 Skills 的优势于是纷纷开始支持。再后来社区开始涌现大量的开源 Skills 以及 Skills 开放市场，当下大家已经默认 Skills 成为了又一个扩展 Agent 能力的标准实践。
简单来说，Skills 的作用就是将那些重复性的、专业的流程进行打包封装。当你需要使用某种能力时，不再需要像过去那样每次都去查阅手册或重新输入冗长的提示词，而是像调用工具一样直接使用。
一、引言 随着大语言模型的快速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术已成为构建知识库问答系统的核心技术之一。本文将带领大家从零开始，使用Spring AI框架构建一个支持文档上传的知识库问答机器人，帮助大家深入理解RAG技术的核心原理和实践应用。 1.1 什么是RAG？ RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索和文本生成的技术。它的基本工作流程是： 用户提出问题 系统从知识库中检索相关信息 大语言模型基于检索到的信息生成答案 从系统设计角度触发，RAG 的核心作用可以被描述为： 在LLM调用生成响应之前，由系统动态构造一个“最小且相关的知识上下文”。 请注意两个关键词： 动态 ：每次问题都不同，检索的知识也不同（比如用户问 A 产品时找 A 的文档，问 B 产品时找 B 的文档） 最小 ：只注入必要信息（比如用户问 “A 产品的定价”，就只塞定价相关的片段，而非整份产品手册） RAG可以有效的弥补上下文窗口的先天不足：不再需要把所有知识塞进窗口，
26年2月来自北大、Simplexity Robotics、清华和港科大的论文“TwinRL-VLA: Digital Twin-Driven Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation”。 尽管视觉-语言-动作（VLA）模型具有强大的泛化能力，但仍受限于专家演示的高昂成本和现实世界交互的不足。在线强化学习（RL）在改进通用基础模型方面展现出潜力，但将其应用于现实世界中的VLA操作仍受到探索效率低下和探索空间受限的制约。系统的真实世界实验看到，在线RL的有效探索空间与监督微调（SFT）的数据分布密切相关。基于此，TwinRL框架，旨在扩展和指导VLA模型探索的数字孪生-现实世界协同强化学习。首先，利用智能手机拍摄的场景高效地重建高保真数字孪生，从而实现真实环境和模拟环境之间逼真的双向迁移。在SFT预热阶段，引入一种利用数字孪生扩展探索空间的策略，以拓宽数据轨迹分布的支持范围。基于这种增强的初始化方法，提出一种从仿真-到-真实的引导式探索策略，以进一步加速在线强化学习。具体而言，TwinRL 在部署之前，在数字孪
千寻智能完成近20亿元融资，估值破百亿，领跑具身大模型 具身智能企业千寻智能宣布完成近 20 亿元融资，估值突破百亿元，成为赛道新晋独角兽。资金将用于Spirit v1.5 具身大模型迭代、硬件量产与工业场景落地。 其自研 “小墨” 人形机器人已在宁德时代产线稳定作业，电池插接成功率达 99%，作业效率比肩熟练工人，标志具身智能从实验室走向规模化量产。 荣耀官宣进军人形机器人，首款消费级产品将亮相MWC 荣耀正式宣布切入具身智能赛道，首款消费级人形机器人将于 MWC 2026 全球首发，同步推出带机械臂云台的 Robot Phone 手机终端。 该机器人聚焦家庭与日常交互场景，融合端侧 AI 与多模态感知，实现手机与机器人协同，打造 “移动具身智能” 新形态，加速消费级市场普及。 智平方完成超10亿元B轮融资，深圳诞生百亿具身智能独角兽 深圳智平方宣布完成超 10 亿元 B 轮系列融资，成为深圳首个百亿估值具身智能独角兽。企业坚持端到端大模型路线，深耕生产力型通用机器人。
汽车雷达在多径存在下的幽灵目标检测 D. Sharif, S. Murtala and G. S. Choi, “A Survey of Automotive Radar Misalignment Detection Techniques,” in IEEE Access, vol. 13, pp. 123314-123324, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3584454. 摘要 共置多输入多输出（MIMO）技术已被广泛应用于汽车雷达系统，因为它能够以相对较少的发射和接收天线数量提供精确的角度估计。由于视距目标的发射方向（DOD）和到达方向（DOA）重合，MIMO信号处理允许形成更大的虚拟阵列用于角度查找。然而，多径反射是一个主要的限制因素，雷达信号可能从障碍物反弹，创建DOD不等于DOA的回波。因此，在具有多个散射体的复杂场景中，目标的直接路径可能被其他物体的间接路径破坏，导致不准确的角度估计或产生幽灵目标。