「多代理记忆」共找到 4643 篇相关文章
你永远叫不醒装睡的大模型!多轮对话全军覆没,性能暴跌39%
研究人员进行超20万次模拟实验,耗资5000美元,评估大模型在多轮对话中的表现。结果显示,大模型在多轮对话中性能明显低于单轮对话,平均下降39%,还出现“对话迷失”现象。
流式意图检测+永久记忆,NUS&NTU发布Pask:把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask,采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构,实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块,经测试效果良好。
96.6%召回率,0美元成本:这款开源AI记忆系统凭什么超越一切付费方案
AI记忆差困扰技术人,MemPalace开源AI记忆系统解决痛点。它可本地运行、0成本,召回率最高达100%,采用独特结构设计和AAAK语言,还能通过MCP提供工具能力,且团队诚实说明偏差。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
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。
构建能源领域的AI专家:一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题,团队研发综合能源智能体平台,阐述框架搭建、各组件功能及设计考量,还分享思考与可优化点。
牛,AI 写代码进入“编排时代”:Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活~~~
用Claude Code等写代码常需排队,Vibe Kanban思路直接,把AI coding agent当“同事”,用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多,有多种使用场景,5分钟可上手。
混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败?首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向,应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集,设计三种初步方法并评估,虽现有方法表现有限,但此研究意义重大,有望助力打造更可靠系统。
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这个开源工具让AI理解你正在操作的任何界面,俩学生辍学开发的产品,功能超多。
Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手,能感知屏幕内容,在任意界面使用。它功能多、细节优,支持多场景,集成多种AI模型,使用简单,还提供个性化体验。