「认知层」共找到 620 篇相关文章
英伟达半数打工人身家过亿!难怪离职率低
一份调查显示英伟达约半数员工身家超2500万美元,超78%超百万美元。管理层富翁数字更惊人,公司离职率仅3.7%。其造富源于员工持股和限制性股票计划,近期又宣布芯片量产。
IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings:一个智能体的聪明,不如一群智能体的相遇|IJCAI 2026
8月18日,IJCAI 2026大会上,研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程,指出当下智能体AI火热,它并非新概念,而是经数十年积累。还分享经验,展望从智能体到智能社会的未来。
AIEC 2026:今天起,Agent开始成为企业里的「新员工」
AIEC 2026人工智能+生态大会在北京召开,聚焦AI从战略部署到产业实践。大会指出大模型发展风向已变,落地竞赛开启,未来AI将成企业员工,还探讨了Agent落地关键及人与AI关系等问题。
OpenClaw爆火背后,仅8.6%用户能察觉异常!多校联合实证
OpenClaw等AI智能体爆火,其安全隐患凸显。多校联合研究发现,仅8.6%的用户能感知智能体媒介欺骗,总结了6类认知失效模式,认为体验式学习或比静态提醒更能提升用户警觉性。
让Agent画思维导图稳固长期记忆:新框架实现稳定长期学习,准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架,从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式,使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈,准确率提升38%。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时,发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案,启动多个不同配置Kernel,依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
人类记忆 vs 大模型记忆,到底差在哪?
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章,探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效,呼吁构建“类人情景记忆”AI,还剖析差异并给出评估方法和展望。
Agent规模化落地前夜,AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地,中国云服务市场结构转变,AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播,探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
AI修Bug新SOTA:SWE-Bench Lite60.33%修复率,像人一样能积累经验,中科院软件所出品
ExpeRepair是中科院软件所团队推出的仓库级缺陷修复系统,模拟人类认知的情景和语义两种记忆模式,能积累经验。在SWE - Bench Lite评测中,其Claude - 4+o4 - mini组合修复率达60.3%居首。
大模型越反思越错,原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验,揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域,分析推理过程,发现反思会加重幻觉,且现有检测方法难以应对。