「大模型长期记忆」共找到 8198 篇相关文章
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
关于 AI 编程的最本质提问：Cursor 到底有没有护城河？
文章剖析了Cursor崛起原因、“护城河”及挑战。其“护城河”有产品粘性、高度集成和先发优势，但面临大模型“商品化”和众多模仿者挑战。还给出深化“护城河”建议，最终能否胜出待时间检验。
65岁图灵巨头离职创业！LeCun愤然与小扎决裂，Meta巨震
FT爆料，65岁Meta首席AI科学家LeCun将在未来几个月离职创业，推进「世界模型」研究。他任职12年，因与小扎战略分歧而决裂，此前MetaAI业务改革，战略重心转移，FAIR被边缘化。
我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5：它像“法拉利”，但更像一台工作机
作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。
终于学会“复盘”了!让智能体从“解题”进化到“进化”！
上海AI Lab和新加坡国立大学推出新框架RETROAGENT，让AI Agent学会“复盘”。它通过双重内在反馈复盘，提出SimUtil - UCB策略查记忆，在多项任务中碾压基线模型，使Agent从解题进化到进化。
成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
刚刚，GPT-5.5 Instant全员免费！数亿人的ChatGPT变了
OpenAI深夜推出GPT - 5.5 Instant，全面接管ChatGPT默认模型且全员免费。它亮点诸多，如幻觉率暴降、数学成绩提升、回复字数减少、记忆和个性化功能升级等，三个月后GPT - 5.3将退役。
AI赛博活佛Andrej Karpathy最新访谈：我学到了他最核心的思维方式
10月17日的Dwarkesh播客访谈里，AI科学家Andrej Karpathy分享思维方式、对AI发展的思考及做AI教育的思路。他用“一阶项”思维抓核心，教学先让学生经历问题，还提出知识可能拖累模型等观点。