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GAIR Live 预告｜智能始于记忆，AgentMemory 的技术演化过程
在人工智能走向智能体阶段，‘记忆’成焦点。如今大模型‘记不住’上下文，‘从Human Memory到Agent Memory’跃迁是迈向具身智慧关键。GAIR Live将邀专家探讨记忆技术逻辑与路径。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真，它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致，还上传到GitHub。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。
吴恩达：并行 Agent是 Scaling laws 的新方向
吴恩达称并行 Agent 是扩展 AI 新方向。过去 AI 靠数据和计算量提升能力，如今并行 Agent 能在不增加用户等待时间前提下提升效果，虽任务分解有难点，但研究不断涌现。
彻底戳穿AI「失忆症」！超越OpenAI全局记忆，中国队开源LLM记忆操作系统
大语言模型有「记忆」缺失问题，国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」，用MemCube封装记忆，评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。
吴恩达评Agent现状：MCP尚处“蛮荒”，单Agent跑通已是“奇迹”，A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话，评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’，单Agent跑通不易，A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等，给出创业建议。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
“看懂”指令并做动作！Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能，但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架，融合“思维链”机制，能分解指令、优化动作合成，虽有不足，但在测试中表现优于主流方法。