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16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索,无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务,通过核心组件Graphiti动态整合数据,在LongMemEval基准测试中表现出色。
1句话高质量生成游戏3D动作,北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask:基于检索增强生成的Text - to - Motion框架,集成三项关键创新。在标准基准测试上,相比RAG - T2M,在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
人大高瓴-华为诺亚:大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力,形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法,还构建评测榜单、实现工具包。
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”?
文章指出在大模型时代,智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进,分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型,还给出编排设计和常见策略,最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
Evaluation is All You Need:评估设计的微小差异如何扭曲结果
论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例,指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感,细微评估条件变化会致分数波动大,削弱模型对比可信度,呼吁建立新评估标准。
第一作者必须是AI!首个面向AI作者的学术会议来了,斯坦福发起
斯坦福大学宣布将于2025年举办科学AI智能体开放会议,投稿要求第一作者必须是AI,由其主导论文创作。会议评审主要用AI,人类专家最终评估。目标是探索AI驱动科研的未来,建立规范。
大模型首次直接理解代码图:不用Agent自动修bug,登顶SWE-Bench开源模型榜单
蚂蚁开源新模型CGM,首创将仓库代码图模态融入大模型,不依赖闭源模型和复杂Agent,仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先,技术论文等均已开源。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。
精准调控大模型生成与推理!浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里,浙大与腾讯联合团队提出STA方法,深入模型内部分析神经元激活模式,干预关键神经元,抑制有害行为、保留通用性能,还在多模型实验验证效果,并将部分方法开源。