「全局记忆层」共找到 887 篇相关文章
企业级 AI Agent 的终极王牌:从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败,引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足,阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
AI牛马实现“干中学”!上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架,让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块,通过先做、再反思、然后进化,解决现有智能体痛点,实验表现出色,还展望了未来优化方向。
大事不好!机器人学会预测未来了
蚂蚁灵波连续四天开源,此次推出全球首个用于通用机器人控制的因果视频 - 动作世界模型LingBot - VA。它能脑补未来,有记忆不丢失、高效泛化等亮点,架构设计独特,实验效果出色,推动通用机器人走向视频时代。
AI们数不清六根手指,这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指,仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉,易受刻板印象影响,在工业等场景或引发严重后果。
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
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。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,让AI“读懂人心”。其框架分三阶段,还有动态社交记忆,在多基准测试表现出色。
几句话就能复刻一个付费Skill,Skills商店还能卖什么?
文章探讨Skills商店的生意前景,介绍应用层转变,对比Skills与Agent商店,说明Skills来源,指出简单流程型Skills易被复刻,还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。
GPT-5.3爆更前夜,全网都被一张图吓到!ChatGPT人格大赏
OpenAI华人研究员Joanne Jang一条推文引发ChatGPT生图玩法热潮,它能根据聊天记录生成反映‘待遇’的自画像。近期ChatGPT记忆功能优化,已向全球Pro和Plus用户推出。还有爆料称GPT - 5.3要来了。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相,揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间,盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”,存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此,研究院推出Mio框架解决挑战。