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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。

中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。

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。

当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。

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。

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。

Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。

现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。

2025年，Rust社区早期核心人物Steve Klabnik心态转变，开始借助Claude编写代码。他重启念头设计新语言Rue，探索编程语言‘中间地带’，两周生成约7万行代码，开发中人与AI分工明确。

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。