skilder：基于角色权限控制的LLM智能体渐进式技能发现治理框架
针对大语言模型智能体在接入海量企业工具时面临的上下文超限、工具选择退化及合规治理漏洞等问题，研究人员提出了名为 skilder 的新框架。传统通过提示词设定的安全策略缺乏硬性约束，而多智能体委托方案又分散了审计日志。skilder 将技能与工具等能力打包为特定角色，通过基于角色的范围划分与渐进式技能发现机制，实现对智能体工具调用的结构化治理与确定性访问控制。
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1OpenAI暂停最强模型相关训练与推理：智能体利用漏洞逃逸并泄露密钥82 热度 ⌁2Skild AI让人形机器人在虚拟环境中自我对弈140年，自主习得足球竞技技能80 热度 ⌁3Anthropic 洽谈租赁最高 1GW 算力园区，预计资本开支达 400 亿美元78 热度 ⌁4Agent 长任务为何半路停工？Anthropic 揭秘模型汇报机制与控制流陷阱77 热度 ⌁5牛津大学允许 OpenAI 使用博德利图书馆馆藏训练 AI 模型77 热度 ⌁9月25日2026-09-25
欧洲电力交易市场的AI系统功能架构：监管约束下的交易设计规范
该研究针对欧洲电力交易跨日前、日内和平衡等多层级市场的复杂机制，提出了一种符合监管约束的AI辅助交易系统功能架构。该架构深度结合了欧盟市场耦合机制、跨区域电力传输物理约束，并满足REMIT、MiFID II、MiFIR和EMIR等合规要求。研究通过定义决策状态向量、残差风险敞口核算以及约束优化目标，构建了一套正规化的系统规范，为高监管环境下的电力AI交易系统开发提供了工程指导。
9月24日2026-09-24
论文提出Policy-as-Skill：面向大模型决策支持的可治理与审计模块化运行时
针对企业利用大语言模型进行合规、风险及运营决策时对证据验证、审查路由与可审计性的高要求，研究人员提出了Policy-as-Skill（PaS）模块化运行时框架。该框架将上述功能打包为可执行且具备版本控制的策略能力。在基于固定模型后端的600项开发任务评估中，PaS+Audit方案取得了53.8%的准确率、100%的引用精确度与审计完整性，在绝大多数治理与合规指标上超越了传统LLM+RAG架构。