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Karpathy 回应争议:RL 不是真的不行,Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题,如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应,包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
当代码遇上大模型:智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验,剖析研发痛点,介绍技术架构,还探讨未来发展方向,如认知增强、工具整合等。
这可能是Claude Code最重要的功能
Claude Code新功能Sub - agents很实用,能创建多个专精任务的Agent,有独立上下文窗口防‘记忆污染’,配置灵活,还能组成工作流。创建简单,比社区项目有优势,是Claude Code截至目前最重要功能。
OpenAI首席科学家:发布前夜,我们差点砍掉ChatGPT!5个你不知道的惊险内幕。
文章分享OpenAI最新PodCast内幕。ChatGPT最初名又长又没记忆点,发布前夜高层因测试结果存争议。上线炸服,还曾因RLHF问题成“马屁精”。未来AI将向智能体化发展,招聘看重好奇心等能力。
ChatGPT化身生活操作系统:奥特曼预告下一代顶级AI
在旧金山AI初创学校对话中,奥特曼宣布OpenAI计划发布强大开源模型,可本地运行。还谈到模型成本下降、ChatGPT记忆功能,以及GPT - 5等集成模型愿景,甚至称高级订阅将免费送机器人。
图灵奖得主杨立昆现场追问:AI 还没越过这 3 道认知墙,谈什么通用智能?
图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙,即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构,提出JEPA架构及AMI概念,还建议别卷模型,应卷架构,如探索具身智能等领域。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
Anthropic总想摔碎程序员饭碗,甩出了“以后只招两种人”名单。
昨天Anthropic发布新产品Claude Tag,被Karpathy赞为LLM交互第三范式。Claude Tag与之前的Claude Code远程插件有4方面差别。产品负责人Fiona Fung分享,Anthropic人均代码交付量剧增,招人只看两类人。
VLA大模型做长任务总断片?同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板,处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架,用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力,还构建了长时序记忆依赖基准测试,实验显示其性能优越。
OpenClaw 背后核心框架 Pi:好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架,系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等,在 Terminal Bench 2.0 排名靠前,GitHub 星数超 24000。