「长时记忆」共找到 1637 篇相关文章
不改模型也能提升推理性能？ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。
2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
对话 OPPO AI 姜昱辰：手机才是 Memory 最好的土壤，AI 一定会彻底改变智能手机
文章是对OPPO AI姜昱辰的访谈。他认为AI会改变智能手机，OPPO将小布记忆做成跨系统收藏夹。产品迭代后记得更广、更深、更有用，团队还探索记忆分层、更新等，也重视用户隐私和主动推荐能力提升。
【博客转载】CUDA Constant Memory
文章介绍 CUDA 常量内存，它是设备上 64KB 被缓存的只读特殊内存空间。通过示例比较不同访问模式下常量内存和全局内存性能，指出块或 warp 一次访问时，常量内存快 10%；线程一次或伪随机访问时，慢很多。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
1/3预算跑平 GPT-5？上海AI Lab「路由魔法」成本直降63%性能反涨 7%！
当前大模型需解决性能与效率平衡问题，GPT - 5用测试时路由技术初步平衡。Avengers - Pro测试时路由框架集成不同LLMs，通过嵌入、聚类、评分操作，调整权衡参数α，能依查询特征选模型，性能和效率优于单一模型。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。