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挺意外的,Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym,它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测,还对主流记忆系统做了扫描,带来评估与训练范式转换。
大模型听懂语音却反而变笨?港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后,Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题,输入从文本变语音,推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架,通过三项创新解决此问题,实验显示推理能力100%复原。
MV导演诞生!上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架,结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型,解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频,以MV导演模块统筹,还解决长视频连贯性等问题,性能优于同类模型。
炸裂提速30倍!Meta提出REFRAF,无需改动模型,让RAG告别冗余与等待
近年来,RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价,Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩,引入强化学习选关键段落,实现高达30.85倍的TTFT加速,且无需改模型结构,实用性强。
The Information:揭秘 OpenAI GPT-5 崎岖的研发之路
The Information揭秘OpenAI GPT - 5研发困境,今年OpenAI遇技术难题,o3等模型研发受阻,内部有分歧。不过GPT - 5在编程等方面有提升,虽难与早期飞跃相比,但改进仍有价值,公司还在开发‘通用验证器’。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例,介绍算法工程师开发模型全流程,包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作,如用均方误差衡量模型效果,还提及多种模型及调优方法,助开发者入门机器学习。
谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会,但代码实现还得靠开发者自己?!
当地时间 6 月 23 日,Linux 基金会宣布与多公司成立 A2A 项目,由谷歌捐赠协议规范等。A2A 支持智能体通信协作,谷歌称其将在中立治理下开发普及。此外还对比了 A2A 与 MCP、ACP 等协议,探讨实际应用问题。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。