「记忆方法」共找到 2016 篇相关文章
头号玩家照进现实！NTU发布世界模型交互新范式，攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，实现闭环持续交互，基于单目视频全自动标注，为AR、机器人交互铺路。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
Skill制作和使用秘诀！Claude Code工程师的官方宝藏经验
Anthropic工程师发布《Claude Code的经验教训：我们如何使用Skill》教程，介绍Skill是智能体开放标准及在Claude Code的应用，分享制作技巧、类型，还提及分发、管理、组合和衡量方法。
ICLR 2026 | 7B小模型干翻GPT-5？AdaResoner实现Agentic Vision的主动「视觉工具思考」
文章介绍了AdaResoner模型，它学会‘何时用工具’，在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’，与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法，提升小模型性能。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
94.5K Star！2026现象级开源 AI Agent，Moltbot(原Clawdbot)+飞书保姆级安装教程！
2026年现象级开源Agent工具Clawdbot改名Moltbot，获94.5K Star。它能接管本地设备，可通过飞书交互。文章给出Moltbot搭建教程，包括准备工作、部署步骤和接入飞书机器人方法。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
一夜爆火，Clawdbot是否才是真正的AI入口产品？
文章介绍近期在GitHub爆火的开源项目Clawdbot，它是运行在本地设备、有“手脚”和“记忆”的AI智能体。还分享部署方案，从产品层面分析其特点，最后提醒安全风险。
有手就行，教你从0到1快速手搓搭建个GUI Agent
随着通用大模型发展，搭建GUI Agent难度降低。文章介绍如何用通用大模型API，从0到1搭建PC GUI Agent，包括原理、代码实现等，该Agent能跨应用操作，未来可强化功能。