「智能体记忆架构」共找到 5055 篇相关文章
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
开源大模型SOTA又刷新！中国MiniMax M2全球排名第五，开源榜一
中国AI独角兽MiniMax发布模型M2，刷新开源SOTA。它采用混合专家架构，平衡了智能、速度和成本。在多个权威测试中表现优异，价格仅为Claude 3.5 Sonnet的8%，还提供多种部署方式和限时免费服务。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
国产物理AI黑马杀出！超越GPT与斯坦福Biomni，狂揽生物制造SOTA
恩和科技发布全球首个面向生物制造的物理人工智能平台 SAION AI，打破大模型只能虚拟辅助的刻板印象。它有认知、控制与闭环执行三层架构，在多项测试中表现领先，具备多方面核心优势，推动生物制造进入智能工程时代。
“今天的OpenAI，就是昨天的Sun！” 杨立昆最新长谈：像Linux击溃微软一样，开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑，认为LLM非通向人类智能的道路，因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs，专注世界模型和JEPA架构，还介绍Tapestry项目，主张开源AI将统治世界。
LeCun怒揭机器人最大骗局，坦白Llama与我无瓜！
Meta首席AI科学家LeCun在MIT演讲称，机器人行业离通用智能还远，家用机器人需AI突破，核心是打造‘世界模型’架构。此观点引特斯拉、Figure高管回怼。他还表示LLM有本质瓶颈，世界模型将成未来AI主流。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。