「记忆增强型大语言模型」共找到 1920 篇相关文章
Meta开源史上最强语音“基座模型”：一口气支持1600+种语言
Meta AI FAIR团队发布Omnilingual ASR模型套件，能为超1600种语言提供自动语音识别能力。它引入新架构提升性能，改变引入新语言范式，还发布相关数据集和模型，与全球伙伴合作。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
GAIR Live 预告｜智能始于记忆，AgentMemory 的技术演化过程
在人工智能走向智能体阶段，‘记忆’成焦点。如今大模型‘记不住’上下文，‘从Human Memory到Agent Memory’跃迁是迈向具身智慧关键。GAIR Live将邀专家探讨记忆技术逻辑与路径。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
你的AI Agent越用越蠢？港中大、浙大戳破「记忆」的谎言
香港中文大学联合浙江大学发布论文指出，当前主流的Agent记忆方案只是「备忘录」，而非真正的记忆。论文归纳出三大结构性缺陷，提出双系统共存架构，引发学术界广泛讨论。
Claude祭出「记忆搬家」，60秒搬空ChatGPT灵魂！70万用户退订OpenAI
Anthropic为Claude上线「导入记忆」功能，可60秒将ChatGPT上下文复制到Claude，这是对OpenAI挑衅。自奥特曼官宣与国防部合作，网友抵制ChatGPT，70万用户退订，未来或出现AI记忆互通协议。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做，飞轮难转，原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践，提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论，阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
你的「龙虾」真记得你吗？剑桥发布长期个性化记忆基准ATM-Bench
剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
AI用3年时光，来了解你！首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，构建合成人生，设计评测任务，实验发现简单方法在检索上更有效，记忆系统应还原信息。