「自证能力」共找到 4164 篇相关文章
LangChain Memory 太弱？试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架，深入体验其记忆“图谱”能力，探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组，以及集成到 LangChain 智能体等内容。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
AI 时代，产品经理的“翻译层”正在消失
随着AI能力进化，产品经理在用户和工程师间的‘翻译层’正坍塌。工作效率从周变小时，模式从写规格书变为用Agent做原型。PM需掌握定义问题等新技能，转变思维，虽部分场景适用，但有组织阻力。
融资35亿后，Kimi神秘模型现身竞技场
大模型竞技场上，神秘模型Kiwi - do现身，自报来自月之暗面Kimi。网友推测它可能是K2 - VL，其通过VPCT测试或改变多模态Agent格局。2025年末Kimi获35亿融资，将用于K3模型研发。
VLNVerse“宇宙降临”：吴琦团队交出2025具身导航最终答卷
自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后，领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse，涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型，欲打通Real2Sim2Real，推动VLN向Embodied VLN跨越。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
产品经理起飞！Google AntiGravity升级Nano Banana Pro，AI编程真的牛逼了
作者用Google新发布的AntiGravity生成海报，其升级增加Nano Banana Pro能力后效果惊人。作者展示了用它生成高保真原型图、用户故事地图、用户旅程地图等案例，还提及更多应用场景及使用建议和限制。
从检测到通用感知：构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享，分析语言与视觉原生模型架构区别，介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展，如Grounding DINO和DINO - X，还探讨其在多领域的应用和潜力。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了！新加坡管理大学，香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA，可统一视频理解、分割等能力，按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件，实验显示其在多任务中表现出色，代表视频智能生成重要进步。