「主流记忆系统」共找到 2589 篇相关文章
刚刚，Scale AI CEO Alexandr Wang正式官宣：Meta重金投资并挖走了我
Meta重金投资Scale AI，收购其49%股权。97后Scale AI CEO Alexandr Wang将离开，加入Meta参与AI工作，Scale由Jason Droege任临时CEO。Wang称数据是AI系统生命线，此为公司及个人发展契机。
昨夜，全球AI 集体宕机！
昨夜全球互联网大崩溃，谷歌云服务故障致13项服务崩溃，AI服务全军覆没，OpenAI也受影响，三大云巨头同时宕机，连锁反应使多平台瘫痪。事件暴露互联网脆弱性，给人们敲响警钟。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。
AI发现新物质，仅用200小时！不写一行代码，筛选36.7万种物质
微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery，结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统，200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。
从 VLM 到 VLA，智驾距离跨过「L2.9999」还有多远？
2025 年上半年，国内智驾安全受关注，浮夸宣传行不通。文章探讨厂商智驾宣传卡「L2.9999」玄机、端到端成主流原因等，分析了 L2 与 L3 区别及事故责任界定，还提及车企应对策略。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。