「记忆模块」共找到 763 篇相关文章
AgentFly:重塑Agent,无需微调LLM,如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数,缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly,不更新LLM权重,在多基准测试表现出色,为构建通用智能体提供新范式。
2026 AI Memory最新综述:从理论到实战,一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家AI MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》,涵盖AI记忆理论基础、分类体系、架构、评估方法与前沿趋势,还提出4W分类法,剖析了发展挑战与未来方向。
让记忆学会“进化”:探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL,提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法,使 LLM Agent 能判断记忆价值,检索高价值经验,提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
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。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
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。
一个记忆库,N 个 AI 助手用!mem0 OpenMemory MCP 打通 Cursor/Claude/Windsurf ~
OpenMemory MCP是本地运行的共享记忆系统,基于MCP协议,让多个AI工具共享上下文记忆。它通吃主流MCP客户端,提供标准API,数据私密,有可视化面板且一键安装。官方列举应用场景,虽扩展性待考,但方向值得关注。
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。
引入小目标注意力模块改进YOLO12用于无人机视角下的岸边人员玩水检测
文章介绍用小目标注意力模块改进YOLO12,用于无人机视角下岸边人员玩水检测。先介绍YOLO12特点与结构,再说明小目标注意力模块CBAM优势、流程及代码,接着阐述改进方法、数据集情况,最后给出训练和测试模型的代码与结果。
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。