「智能体记忆架构」共找到 5055 篇相关文章
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
造ChatGPT的人，已经不用ChatGPT干活了
不到一年，OpenAI就把主力AI从ChatGPT换成AI智能体Codex。到2026年6月，Codex吃下全公司每周99.8%的输出token。各部门都将其作为头号工具，它还成通用工作流智能体。
卡帕西：编程从写文件变成管龙虾！IDE不会凉但得换个用法
AI Coding先锋卡帕西认为，虽AI能生成大部分代码，但IDE不会被淘汰，编程玩法变了，开发工具需进化，功能要从组织文件变为高效协同智能体，还给出了新一代IDE应具备的技能。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
汤道生：腾讯持续加大 AI 投入力度，各项业务全面拥抱 AI
腾讯集团汤道生在 5 月 21 日峰会表示，生成式 AI 可用性质变，腾讯会加大投入，业务全面拥抱 AI。还提出‘四个加速’打造‘好用的 AI’，并介绍混元大模型、智能体等应用成果。
AI修Bug新SOTA：SWE-Bench Lite60.33%修复率，像人一样能积累经验，中科院软件所出品
ExpeRepair是中科院软件所团队推出的仓库级缺陷修复系统，模拟人类认知的情景和语义两种记忆模式，能积累经验。在SWE - Bench Lite评测中，其Claude - 4+o4 - mini组合修复率达60.3%居首。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。
老黄喝豆汁「破防」背后，国产GPU正在填上CUDA护城河
老黄喝豆汁刷屏，但更值得关注的是国产GPU生态。摩尔线程发布会展示MUSA生态，实现全方面覆盖，从兼容到自进化，在云端、端侧应用出色，还打通全链路，且未用最强架构。
Karpathy最新发文：醒醒！别把AI当人看，它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点，指出大模型是「非生物」智能，其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能，对理解大模型很重要。