「动态记忆图」共找到 1118 篇相关文章
我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5：它像“法拉利”，但更像一台工作机
作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。
硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【下】
本文延续上篇，继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法，涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制，介绍其方法并解读，指出企业场景需做取舍。
DeepSeek-V4蓄势待发！梁文锋署名论文或开启第二个DeepSeek时刻
据报道，DeepSeek将于2月发布新一代旗舰模型DeepSeek V4，其编程能力或超Claude和GPT系列。最新论文提出Engram条件记忆机制，分离死记硬背与逻辑推理，揭示新稀疏性分配定律。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
递归神经网络的复兴：Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
复制这套神仙配置，让Claude Code全自动修Bug！告别每天重复教AI写代码
Claude写代码常犯重复错误，根源是无跨会话记忆。Claude code创始人Boris Cherny爆料团队让Claude自纠错，并分享配置让其自动发现、修复错误且不再重犯，介绍各步骤及完整配置和前后对比。
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
Grok 4作战图刷爆全网，80%华人横扫硅谷！清华上交校友领衔，95后站C位
Grok 4一夜爆火硅谷，一张内部作战图显示其幕后团队华人学者占比达80%，包括Jimmy Ba、吴怀宇等。独立评测中Grok 4成绩优异，但也有人质疑其代码基准结果有过拟合嫌疑。
从browser-use 出发，品 Agent 实现
本文作者以学习总结视角，从browser - use出发解析Agent实现。介绍LLM不同阶段，阐述Agent记忆、规划、工具等要素，通过对话演示和源码分析展示运行机制，还探讨MCP集成和Coze space应用模式。
怎么做 Long-running Agents，Cursor、Anthropic 给了两种截然不同的思路
业界对让 Agent 长时间运行、执行复杂任务无共识。最近 Cursor 和 Anthropic 分享实践，思路不同。Cursor 用多 Agent 并行执行长时任务，Anthropic 解决单个 Agent 跨工作周期的记忆连续性问题。