「记忆模块」共找到 750 篇相关文章
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学，探讨从上下文工程到AI Memory，指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法，对比人类与AI记忆异同，还通过与胡塞尔对话，思考AI意识等哲学问题。
在WAIC现场，全球首个拥有「原生记忆力」的大模型亮相，但不是Transformer
在WAIC上，RockAI推出基于非Transformer架构Yan 2.0 Preview的多模态大模型，有原生记忆能力。它在性能指标上优势明显，其记忆机制接近生物方式，团队秉持理念推动离线智能，获硬件厂商关注。
GitHub上已突破5.1k stars！这是真正被开发者认可的 AI Agent平台，AI开发者必看，如何用它实现生产力逆袭？
TaskingAI是AI - native应用开发平台，整合多模块提供一站式BaaS体验，简化AI应用全流程。它支持多模型，有检索、工具插件等功能，适用于客服、销售等场景，还对比同类项目展现优势。
开源框架让代码AI偷师GitHub！bug修复率飙升至69.8%，性能创纪录
MemGovern团队联合多高校团队提出MemGovern框架，将杂乱GitHub数据转化为AI可用的结构化记忆。它构建筛选净化流水线，采用先搜后看模式，实验显示能显著提升代码智能体的bug修复率，还具跨领域推广价值。
AI实践｜基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent
本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现，涵盖配置、访问方式，还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。
智能体工程的隐形技术债：10分钟造出一个 Agent，公司却要为它养一个平台团队
如今构建智能体容易，但投入生产后会面临诸多问题。文章围绕智能体绘制出集成、上下文湖等七个基础设施模块，分析各模块隐性技术债务，并指出不同阶段债务表现，还提及应对措施及相关会议推荐。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
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。