「记忆爆炸」共找到 596 篇相关文章
4 万星开源项目被指造假!MemGPT 作者开撕 Mem0:为营销随便造数据,净搞没有意义的测试!
高人气开源智能体记忆项目 Mem0 发布论文,称在 LOCOMO 测试打败对手。MemGPT 创始团队 Letta AI 联合创始人公开指控其造假,称测试无意义,自己轻松超其基准数据。二者都为解决大模型长期记忆问题而诞生。
Hermes Agent 技术深度拆解:36000 Star 背后的架构设计,以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star,解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化,支持 200+ 模型,还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新,文章还给出使用建议和对比。
北大2篇Skill炸场,Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文,给出让 Agent 变强的答案:让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答,用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化;`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新,二者场景不同但核心一致。
梁文锋署名新论文,DeepSeek V4架构首曝?直击Transformer致命缺陷
新智元报道,梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块,解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴,通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找,或成稀疏LLM主流路线,下一代V4可能集成该方法。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
GPT-image-2十大最强玩法实操:夯到爆炸
OpenAI全量上线GPT Image 2,其表现远超其他模型。它优势明显,如真实感与细节强、文本渲染准确、自带“思考”能力。文章还给出其十大玩法实操及提示词,涵盖图文组合、海报生成等。
Agent不是关键!人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态,在多轮实验中表现出色,提升科研效率,推动AI真正接手科研流程。
Gemini盘活了谷歌全家桶,“原生”自带你10年的记忆
谷歌发布由Gemini3驱动的“Personal Intelligence”功能,底层连接旗下四大应用,让AI跨应用获取数据,还内置纠错机制。该功能现处Beta测试,未来覆盖免费用户。谷歌与苹果引入Gemini后路径不同,AI竞争也转向生态构建。
MCP上下文爆炸怎么办?Anthropic给出了新答案(图文示例)
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章,指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题,提出让AI写代码调用工具的解决方案,包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
DeepSeek开源新模型,提出上下文光学压缩:LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型,探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens,压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法,有多种应用场景,且完全开源。