「记忆管理框架」共找到 2535 篇相关文章
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
打破碎片化瓶颈！浙大&哈佛开源UniGeo，高保真相机可控编辑
当前主流相机可控图像编辑基于图像扩散模型，应对连续相机运动易出现问题。近日，浙大联合哈佛发布UniGeo框架，在三核心层面注入统一几何引导，克服结构退化，提升视觉质量与跨视角一致性。
OpenClaw安全有救了！不改内核、无视AI内部逻辑，数学级枷锁驯服暴走智能体
OpenClaw等智能体能力强大但有安全黑洞，南方科技大学和香港科技大学团队推出ClawLess框架，从底层系统调用源头扼杀智能体出格行为，通过形式化验证、物理隔离、动态验证等手段保障安全。
11K+ Star！NotebookLM 最强开源平替来了，支持私有化部署！
NotebookLM好用但有数据隐私问题，GitHub上的SurfSense是其开源平替，支持私有化部署。它功能成熟，支持多种文件格式等，提供三种入门方式，虽缺PPT生成能力，但知识管理和问答功能够用。
Self-Evolving Agents，AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈，自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开，介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
最新发现！每参数3.6比特，语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量，提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度，发现GPT系列模型约每个参数3.6比特，还提出模型容量等相关定律，激发社区多方面思考。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5：它像“法拉利”，但更像一台工作机
作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。
DeepSeek-V4蓄势待发！梁文锋署名论文或开启第二个DeepSeek时刻
据报道，DeepSeek将于2月发布新一代旗舰模型DeepSeek V4，其编程能力或超Claude和GPT系列。最新论文提出Engram条件记忆机制，分离死记硬背与逻辑推理，揭示新稀疏性分配定律。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。