「上下文记忆库」共找到 1319 篇相关文章
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
让具身智能体拥有「空间感」!清华、北航联合提出类脑空间认知框架,导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav,让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题,有三大记忆组件,实验中性能碾压,能应对复杂任务,真机实测也表现出色。
三点十四分的狗
文章指出AI记忆面临诸多困境,如记不住、记太多,还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能,AI应学会主动遗忘,谁先解决此问题,谁就能做出真正懂人的AI。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
4万星开源项目被指造假!MemGPT作者开撕Mem0:为营销随便造数据,净搞没有意义的测试!
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人,MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题,Letta认为能力比工具重要,并给出评估智能体记忆能力的方法。
谷歌开源高效文本提取 Python 库LangExtract
谷歌开源 Python 库 LangExtract,能用大语言模型从非结构化文本提取结构化信息。它定位精确、输出可靠,支持多模型,适应多领域,还能处理长文档,通过示例介绍了使用方法。
Claude Code 开发者分享:如何管理百万上下文
Claude Code开发者Thariq分享管理百万上下文的心得。介绍了context概念、腐烂问题及压缩机制,提出完成操作后的五条岔路,还给出不同场景的决策建议,强调会话管理要平衡信息量和注意力。
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。
姚顺雨腾讯首篇论文:给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench,用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识,无法适应“当下”学习。评测中,十个前沿模型表现不佳,揭示其真实场景应用缺陷。
面向高效异构训推的统一通信库DeepLink DLSlime开源
上海人工智能实验室开源异构芯片通信库 DLSlime,作为 DeepLink 核心组件,它连接多应用和传输链路。具备异构互联、多链路支持等亮点,性能优于主流方案,已在实验室多个项目验证,还助力国产 AI 工具链发展。