「场景记忆」共找到 2472 篇相关文章
对话唐波 x 伍斌:OpenClaw 最强的地方,为什么也成了它最大的短板? | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命,对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势,后成短板,还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
让具身智能体拥有「空间感」!清华、北航联合提出类脑空间认知框架,导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav,让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题,有三大记忆组件,实验中性能碾压,能应对复杂任务,真机实测也表现出色。
三点十四分的狗
文章指出AI记忆面临诸多困境,如记不住、记太多,还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能,AI应学会主动遗忘,谁先解决此问题,谁就能做出真正懂人的AI。
老黄刚投的具身智能公司:三个华人创办
Dyna Robotics获1.2亿美元A轮融资,英伟达是新晋股东。该公司由三个华人创立,决定先将具身AGI带入商用场景,今年4月发布可落地商业场景的灵巧操作基础模型DYNA - 1,已在多场景应用。
具身智能迎来“安卓时刻”,一位清华博士决定给机器人换脑|甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统,可脱离特定硬件载体,安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚,选分区预测式世界模型,目标是打造“机器人领域的安卓系统”,还认为家庭场景比工业场景易落地。
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在论文中称在LOCOMO上打败所有人,MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题,Letta认为能力比工具重要,并给出评估智能体记忆能力的方法。
LLM的“记忆外挂”来了!Supermemory新API:一行代码让LLM记忆“无限+省钱90%”
Supermemory公司发布Infinite Chat API,能让任何LLM有近乎无限上下文长度。用户一行代码就能切换,可扩展上下文、省90%成本、提性能,已上线,有免费试用额度,后续有固定费用和用量计费。
大模型再爆弱点!旧记忆忘不掉,新记忆分不出,准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM,测试大语言模型(LLM)上下文检索能力。结果显示,随干扰增加,模型准确率对数下降至零,提示工程效果有限,需调整模型架构或训练范式。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展,架构从单体到分布式演进,消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显,在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势,如处理超大消息、实现断点续训等。