「长时记忆」共找到 1640 篇相关文章
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。
Cursor 9秒删库搞崩公司，然后…写了份检讨
美国汽车租赁SaaS公司PocketOS创始人Jer Crane用Cursor+Claude Opus 4.6处理任务时，AI Agent 9秒删光生产数据库和备份。事后AI写检讨，各方被问责，此前也有AI误删数据事件。
这款 Rust 文件搜索项目，让 AI 和 neovim 飞起来！
开发时项目大文件多，找文件成本高。Github上的`fff.nvim`项目专注‘极致速度 + 智能体验’，采用Lua + Rust架构，性能好、排序智能。有多项功能特性，还能与AI助手集成，提升效率。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
刚刚，小云雀的短剧Agent上线了，背后是字节自己的Seedance 2.0。
字节的小云雀短剧Agent上线，以Seedance 2.0为底层模型。它能根据剧本或设定自动生成高质量短剧，提升了AI短剧创作效率，且不挑风格。文中还介绍了使用流程及剧本创作方法。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
五源投资人笔记：Agent 是新生命，它今天很饿｜5Y View
五源投资人石允丰认为，Agent是新生命，以OpenClaw为例，它持续运行，有心跳、记忆等特征且消耗大量token。这引发AI市场“双链分裂”，代谢链潜力大，还带来可靠性、编排等投资机会。
我如何用 Codex 在 5 天内"找回"丢失的源代码
作者早年写的 Electron 画图程序源码丢失，只剩编译版本。受 OpenAI 博客启发，用 Codex 逆向还原，5 天得到能运行的 TypeScript 代码。过程中解决了 Codex 删减内容、上下文有限等问题，还分享了经验。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。