「大模型长期记忆」共找到 8201 篇相关文章
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南,针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格,还给出特定场景指导及迁移考虑,助你发挥Claude 4.x实力。
用短视频成本生成长视频,字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型,其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%,质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务,提出MoC机制并阐述实现方法。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent,RL 未必是 Agent 自进化的必要解?
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化,记忆系统改进成新方向,如 ReasoningBank 机制。此外,业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
单向VLM变双向!人大斯坦福等提出MoCa框架:双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架,将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调,解决传统模型局限,在多模态基准测试中表现优异,尤其小规模模型性能突出。
GPT-5.5 Instant上线:幻觉减少52.5%,告别废话
OpenAI完成ChatGPT默认模型的静默升级,GPT-5.5 Instant全面替换GPT-5.3 Instant。它在数学推理、减少幻觉、精简回答、记忆功能等方面有显著改进,还采用灰度推送策略。开发者认为其定位是日常场景够用顺手。
冲159K星 OpenClaw工具链,正在悄悄改变Agent玩法
Clawdbot更名openclaw后在github星冲到159K。它能让AI深入工作流且保数据隐私,有集成渠道多、工具齐全、有状态会话与持久记忆、路由策略适配不同模型等核心能力,并在多方面优于常见AI工具。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++,长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制,保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源,研究在性能和效率上优势明显,有广泛应用价值和拓展空间。
61.3%!「人类最后一场考试」AI终于及格了,揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架,在不微调模型参数下,让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发,解耦推理与记忆,实验表现出色,或为AGI提供高效路径。
图灵奖得主杨立昆现场追问:AI 还没越过这 3 道认知墙,谈什么通用智能?
图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙,即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构,提出JEPA架构及AMI概念,还建议别卷模型,应卷架构,如探索具身智能等领域。
超棒Claude官方提示词:Anthropic发布Claude 4.x提示工程最佳实践
Anthropic发布Claude 4.x提示工程最佳实践,这些原则在顶尖大模型中一般通用。它强调精准指令驱动性能,构建记忆与状态管理机制,优化工具调用编排,激发高阶认知与专业输出,重塑代码美学与工程规范。