「记忆体系」共找到 1128 篇相关文章
OpenAI首席科学家：发布前夜，我们差点砍掉ChatGPT！5个你不知道的惊险内幕。
文章分享OpenAI最新PodCast内幕。ChatGPT最初名又长又没记忆点，发布前夜高层因测试结果存争议。上线炸服，还曾因RLHF问题成“马屁精”。未来AI将向智能体化发展，招聘看重好奇心等能力。
ChatGPT化身生活操作系统：奥特曼预告下一代顶级AI
在旧金山AI初创学校对话中，奥特曼宣布OpenAI计划发布强大开源模型，可本地运行。还谈到模型成本下降、ChatGPT记忆功能，以及GPT - 5等集成模型愿景，甚至称高级订阅将免费送机器人。
北大出品：全球首个支持生成华为鸿蒙应用的AI Agent来了
华为2025开发者大会上，华为终端CEO何刚点名「码上飞」AI Agent。它利用多智能体系统技术，实现开发全流程自动化，用户用自然语言提需求就能生成应用，实测5分钟可开发出睡眠助手app。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
CVPR2025视频生成统一评估架构，上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分
Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出，能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，突破现有评估方法限制，更全面智能地评分。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
轻量级开源AI多智能体框架！智能路由+上下文管理，前后端接口支持！
随着多智能体系统成对话式AI新趋势，GitHub现轻量级高灵活性多AI智能体协调框架Agent - Squad，它能实现多智能体协作、路由和上下文共享，支持双语言，部署灵活，功能强大且安装友好。
图灵奖得主杨立昆现场追问：AI 还没越过这 3 道认知墙，谈什么通用智能？
图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙，即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构，提出JEPA架构及AMI概念，还建议别卷模型，应卷架构，如探索具身智能等领域。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。