「全局工作空间理论」共找到 1480 篇相关文章
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
对谈零次方闵宇恒，我们应该怎么教本科生去创业？｜00后创业者系列
本文是对00后创业者闵宇恒的访谈。他25岁清华硕士在读，本科毕业一年带领具身智能团队获亿元级融资。文中介绍其创业经历、零次方机器人特色，探讨大学创业教育、具身智能发展等问题。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展，从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准，从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
最高提效8倍！腾讯游戏发布专业游戏AI大模型，美术师做动画不用辣么“肝”了
在Devcom开发者大会上，AI成焦点。腾讯游戏发布游戏创作AI全链路解决方案VISVISE，含动画制作等四大管线，能辅助美术完成重复工作。如MotionBlink可自动补帧，GoSkinning已在多游戏应用，提升了制作效率。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
Hinton预言成真，美国大学生掀起本科辍学潮！月入万刀修马桶，不怕AI裁员
美国Z世代不少放弃大学梦投身蓝领行业，因大学学费高、毕业易失业，且AI冲击白领岗位。蓝领工作起薪高、机会多，不易被AI取代，如焊接、水管工等。微软还列出易被AI取代的职业名单。