「参数化记忆」共找到 2003 篇相关文章
阿里达摩院开源具身大脑基模：3B激活参数性能超越72B，转身就忘事的机器人有救了
阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型，全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型，在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势，训练用自研架构提效，数据丰富，输入输出灵活。
第二代PPTAgent来了！中科院软件所开源首个本地通用幻灯片智能体，9B参数打平GPT-5
中科院软件所开源第二代PPTAgent -- DeepPresenter，将幻灯片智能体模型与智能体沙箱环境一同开源。它解决了AI制作PPT的痛点，以9B参数打平GPT - 5，在消费级显卡上有出色表现。
给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
美团开源LongCat-Image，6B参数挑战80B效果，中英双语理解、图像逼真度及复杂指令编辑新突破
美团开源6B参数图像模型LongCat-Image，在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型，还解决中文文本渲染难题，有精确图像编辑能力，且提供全链路开源方案。
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，用仅20B活跃参数在60个主流测试中狂揽38项第一！
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，仅200亿活跃参数就在60个主流测试中获38项第一。介绍其架构、预训练、后训练等情况，评估表现出色，虽处理复杂场景有局限，但仍在多模态任务取得显著进展。
开源2天狂揽3.3K Star！超火的隐形AI桌面助手，实时捕捉屏幕与音频，生成结构化知识！
GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass，开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发，能捕捉屏幕和音频活动，转化为结构化信息。适合会议记录等场景，有屏幕活动捕捉等核心能力，提供不同系统安装方式。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
当前的上下文方案，本质是暴力破解！DeepMind 创始人：忽强忽弱的 AI，才是真正的灾难，突破在记忆系统
在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。
图像界的DeepSeek！12B参数对标GPT-4o，5秒出图，消费级硬件就能玩转编辑生成
Black Forest Labs开源旗舰图像模型FLUX.1 Kontext[dev]，专为图像编辑打造，能在消费级芯片运行。12B参数少、推理快，性能媲美闭源模型。有诸多特点，经优化训练，在KontextBench基准表现优。
让AI像人类一样认知真实世界！UCLA谷歌强强联手，长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考，是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准，让AI有构建、维护和利用长时记忆能力，实验超基线16.5%，但有依赖模拟器预设的局限。