「记忆搜索」共找到 937 篇相关文章
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。
SEO是什么?SEO一般指搜索引擎优化
搜索引擎优化(SEO)是网站经营者利用搜索引擎规则提升网站排名的商业行为,目的是在行业内占据领先地位,获取品牌收益。但SEO技术手段多样,黑帽与白帽方法的选择直接影响网站的长期发展。
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。
登顶SuperCLUE DeepSearch,openPangu-R-72B深度搜索能力跃升
近日 SuperCLUE 发布 11 月 DeepSearch 评测报告,国产大模型 openPangu - R - 72B 名列第一。它采用 MoE 架构平衡效率与性能,经预训练技术优化和 DeepSearch 专项突破,彰显国产算力与大模型研发融合成效。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本,难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生,它是图文混排文档搜索基准集,含多语言、多领域数据,可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
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。
自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。
将对话界面直接引入Web,微软开源NLWeb,实现ChatGPT级别搜索
微软 Build 2025 开发者大会上,开源项目 NLWeb 受关注。它简化网站自然语言交互界面开发,原生支持 MCP,能让任意网站变智能应用平台,还可调用廉价模型,使用方便。
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。