「智能体记忆架构」共找到 5067 篇相关文章
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库
随着大模型发展，人工智能从Chatbot转向Agent形态，OpenClaw等开源框架在消费级市场出色，但企业级应用需安全性、稳定性与管控边界。九科信息bit - Agent是企业AI进化“元枢纽”，白皮书为企业决策提供参考。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具，距“原生开发时代”尚远；Coding Agent 潜力大；还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
从 CIPS & CLM 迈进：中国大模型的智能跃迁
中国中文信息学会2025学术年会暨第二届中国大模型大会（CIPS & CLM 2025）于10月28日在北京召开，众多专家学者参会。大会聚焦大模型多方面内容，发布“大模型基金”，举办多场报告与论坛，展现中国AI领域进展。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。
AI基础架构重大突破，计算成本暴降38倍
Perforated AI团队搞出‘穿孔反向传播’技术，给旧神经元加‘人工树突’。测试中计算成本最高降38倍，模型准确率不降反升，还近乎即插即用。这或引发行业变革，但也面临验证、生态和收费等挑战。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
Kimi K2里找到了DeepSeek V3架构
Kimi新模型K2热度高，在多benchmark上达SOTA，网友好评多。Kimi工程师透露K2开源原因，还谈及Kimi发展策略。实测显示K2在前端制作、工具调用、创意写作上表现出色。此外，OpenAI开源模型推迟，引发猜测。
一种用于管理 AI 变革步伐的演进式架构模式
Cloudflare推出基于QuePaxa共识算法的Meerkat服务，可无领导者写入并保持强一致性，提高网络可用性。它预计将是QuePaxa全球首次生产部署，但存在局限性，如大量往返通信。
具身智能稀缺的数据，可能藏在这个游戏手柄里？
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资，该公司用游戏录像预训练动作模型，但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。