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我把Claude变成了带记忆的人生教练，结果它比我还了解我自己｜人生教练 Agent v2.1
作者将Claude打造成带记忆的人生教练，记忆功能让教练能回顾过往对话。其技术栈不复杂，相比传统教练优势明显。虽有缺乏情感共鸣等局限，但能发现认知盲区，未来有改进空间。
VQA高分是在看图，还是在记答案？ReKey只更新决定答案的那一小块
视觉问答模型准确率提升，但高分可能源于记忆。浙江大学等团队提出 ReKey，保留真实场景，只更新决定答案的视觉线索，使评测面向未见过内容，且多数环节可自动完成。
大模型时代，通用视觉模型将何去何从？
过去通用视觉模型（VGM）是研究热点，想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移，视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展，探讨现状、挑战与应用潜力。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」？
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事，包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况，以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS，还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
苹果传统强项再发力，视觉领域三种模态终于统一
苹果在大模型领域常受挫，但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN，这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器，兼顾重建质量与语义理解，成果朝通用视觉表征迈进一步。
深度拆解 Hermes Agent 的记忆系统：它如何修正 OpenClaw 的误区
文章深度拆解 Hermes Agent 记忆系统，介绍其四层记忆系统，包括提示词记忆、SQLite 历史会话存档、智能体技能管理和用户建模。与 OpenClaw 对比，Hermes 更关注缓存效率，遵循冷热分离、缓存优先等原则。
AAAI 2026 Oral | 告别注意力与热传导！北大清华提出WaveFormer，首创波动方程建模视觉
北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer，首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程，实现频率 - 时间解耦，在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
OpenClaw在使用中易“失忆”，如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角，拆解记忆架构，介绍记忆层次、失败模式，给出配置建议和故障排除方法，助用户了解并优化其记忆机制。