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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。
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
多模态Deep Research，终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench，将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务，覆盖 19 领域，把评估拆成 3 段管线、12 指标，强调过程证据链。
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。
做过十遍还要从头摸索？Agent 的记忆终于开始长成技能
MemTensor 等机构提出无需训练基础模型的 MSCE 框架，为 Agent 外部经验建‘晋升制度’，让经验成技能。该论文在 EvoAgentBench 与 LoCoMo 测试中结果更好，但在因果证明、模型依赖等方面有不足。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
Seedream 4.0大战Nano Banana、GPT-4o？EdiVal-Agent 终结图像编辑评测
在AIGC下一阶段，图像编辑成检验多模态模型关键场景。研究者提出EdiVal - Agent评估框架，能自动化生成指令并多维度评估编辑结果，其评估与人类判断一致性高，还对比了13个模型的多轮编辑表现。
全球首个跨本体、跨视角、多模态物理世界模型，CurrentWorld-0 来了！
Current Robotics 发布跨本体、多模态物理世界模型 CurrentWorld-0，它从真实数据学规律，整合跨本体、多视角和力触预测，可评测机器人，解决动作可控性等问题，让评测成训练数据入口。