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一夜之间，AI终获「永久记忆」！最难考试99%刷爆SOTA，全网直呼疯狂

新智元报道，Supermemory团队推出超级记忆系统ASMR，在AI记忆界最难考试LongMemEval中刷到99%准确率。它抛弃传统模式，采用多Agent并行推理，4月初将开源代码。此外，其背后的Supermemory引擎功能强大，能让AI真正拥有记忆。

传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。

实时语音转文字和说话人识别需求渐长，但传统工具多依赖云端，有隐私与延迟问题。GitHub上的开源项目WhisperLiveKit是本地化语音识别方案，速度快、延迟低、支持说话人识别，适合会议等场景。

中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。

NovaSilicon发表论文探讨超级智能在芯片领域的运用。随着芯片复杂度提升，传统EDA方法遇瓶颈，论文提出将芯片设计超级智能建模为AI组织，利用LLM等技术，重塑芯片设计行业，实现产业链智能化升级。

Meta联合多机构发布论文，提出HyperAgents框架，让AI不仅改进自身，还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈，在多领域测试表现出色，还自发形成记忆机制，有迁移和叠加效果。

中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。

文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式，突出前者高效、低成本优势，还展示了PaperAgent技术栈及开发过程，体现AI云原生开发魅力。