「记忆方法」共找到 2010 篇相关文章
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
最强大脑组合！全球SOTA的逻辑和记忆CodeBrain-1&MemBrain1.5同时开源
世界模型初创公司Feeling AI正式发布并开源MemBrain1.5和CodeBrain-1，终结AI“无状态”工具时代。CodeBrain提升模型操作成功率、降低成本，MemBrain重构记忆系统，二者助力Agent能力升级。
mem0推出王炸mcp工具OpenMemory，打造用户私有、跨应用的共享记忆层
mem0项目推出OpenMemory MCP，这是专为兼容MCP的AI客户端设计的私有记忆层，能解决跨AI工具的Context共享问题。它强调隐私和本地控制，功能实用，获用户积极反馈。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。
Google 新论文离谱到家了，0延迟0成本通用，提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。
开源3天斩获 2K Star，这个开源 Skills 技能把 AI 的“记忆缺陷”补上了！
最近含金量极高的 Skills 指南 planning-with-files 开源上线 3 天，GitHub Star 达 2k。它复刻 Manus AI 核心模式，将 Markdown 作为 AI Agent 工作内存，采用三文件模式解决 AI 记忆问题。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
国产AI首次「长出」原生记忆，非Transformer架构成新王！机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上，国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相，可多终端无损部署。它基于非Transformer架构，训练效率高，有原生记忆，实现端侧AI，展现出自主学习和多模态能力，引发关注。
航空学报｜西工大袁昊、寇家庆等：基于预解分析的低雷诺数翼型优化设计方法
本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。