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李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering

本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。

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今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~

分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文,提出新三大记忆形态,展望7大前沿,还涵盖记忆各方面知识及资源。

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智能体的记忆管理机制及其潜在风险 | 直播预约

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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。

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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。

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Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词,认为目前问题解决策略多靠人工写入,理想情况应通过该学习产生,这也引出诸多待明确细节和新问题。

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Claude Code更新Tasks系统,将原TODO系统升级,任务可借助文件系统持久化,实现进度同步。Task变为依赖图,有阻塞关系,还能让多个Agent分工协作,任务状态存本地文件,方便查看。

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从0到1搭建生产级Agentic AI系统:踩坑心得

作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目,指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计,还给出工程化落地避坑指南。

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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。

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深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍

文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。

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