「全局记忆层」共找到 886 篇相关文章
AI 还在装失忆?1 万 Star 开源 EverOS 有点东西,把 Agent 记忆塞进 Markdown
EverOS 是 EverMind - AI 开源的项目,有 10325 Star。它给 AI Agent 等提供 local - first 长期记忆运行时,把记忆源头放 Markdown 里,以 SQLite 和 LanceDB 管理和检索。介绍了其优势、链路、适用场景等。
流式意图检测+永久记忆,NUS&NTU发布Pask:把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask,采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构,实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块,经测试效果良好。
96.6%召回率,0美元成本:这款开源AI记忆系统凭什么超越一切付费方案
AI记忆差困扰技术人,MemPalace开源AI记忆系统解决痛点。它可本地运行、0成本,召回率最高达100%,采用独特结构设计和AAAK语言,还能通过MCP提供工具能力,且团队诚实说明偏差。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。
Anthropic、OpenAI、谷歌和微软都认为智能代理控制层是产品,但在定价上存在分歧
近期,Sycamore获6500万美元种子轮融资用于构建自主企业级AI操作系统,Anthropic、OpenAI等也有动作。各实验室都认可智能代理控制层是产品,但在定价和交付模式上分歧明显。
突破企业AI落地的瓶颈:LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析(附源码)
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入,探讨数据层需求,通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座,解决企业AI落地瓶颈,附源码。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
刚刚,Claude 推出记忆功能,比ChatGPT 好用
Anthropic为Claude推出引用过往对话新功能,向部分用户开放,其他用户也将很快获得。它能搜索和引用历史对话,与ChatGPT记忆功能不同,是按需检索,检索原始内容,还能隔离工作与个人内容。