「遗忘问题」共找到 3205 篇相关文章
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
LLM会梦到AI智能体吗？不，是睡着了也要加班
新智元报道，Bilt部署数百万智能体，让AI在“睡眠”中整理记忆，评估互动，决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大，Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形，提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
字节开源终身记忆多模态智能体，长时记忆+RL，实测超Gemini‑GPT4o！
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent，给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题，架构含两个流程，代码实现有特色，跑分数据出色。
肖涵：2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场，虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差，加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题，遗忘成最大难题，产品分三条技术路线。
谷歌开始肢解DeepMind，数个团队被划归总部
DeepMind换帅一周后震荡持续，谷歌将拆分它，把部分非技术团队转入谷歌汇报体系。谷歌联合创始人谢尔盖·布林重新介入Gemini。此外，Gemini因算力、内讧、官僚等问题落后。
一年吃掉一块固态硬盘，Codex日志bug被骂「劣质软件」
OpenAI旗舰编程工具Codex因日志Bug，一年写入量达640TB，耗尽硬盘寿命。该问题4月就有反馈，拖两月才处理，仅减少约85%写入。Codex类似问题至少9个，AI编程工具质量引质疑。
Claude 急了！模型降智，官方长文用 bug 搪塞？开发者怒怼“太晚了”：承认不达标为何不退钱？
8月至9月，Claude模型质量下降，Anthropic将问题归咎于三项基础设施漏洞。开发者不满，质疑官方用bug搪塞，要求退款。官方虽剖析问题并提出改进方案，但很多用户已不再买账，Claude用户流失问题持续数月。
华人团队让AI把表格“翻译”成问题，检索速度×5
表格检索在RAG里是小众问题，传统表格问答系统有Retriever和Reader组件，关键是对齐表格与问题语义。QGpT能生成模拟问题，使表格语义更丰富、对齐更准确，分离线、在线阶段，训练后可提升检索收益。