「记忆模块」共找到 763 篇相关文章
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。
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。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分:Seamless M4T,快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分,专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph,在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速,端到端推理2.7倍加速。
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。
GoPro卖身了,准备搞光模块
当地时间9月1日,GoPro与Starman Optical达成合并协议,后者2.85亿美元收购约90%股权。GoPro曾辉煌,后因产品、对手、内存等问题衰败。Starman看中专利等,GoPro或涉足新领域。