「智能体记忆架构」共找到 5171 篇相关文章
阿里达摩院开源具身大脑基模:3B激活参数性能超越72B,转身就忘事的机器人有救了
阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型,全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型,在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势,训练用自研架构提效,数据丰富,输入输出灵活。
谷歌开源 Colab MCP Server,AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server,使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互,将本地智能体工作流与云端执行环境打通,解决本地部署局限,还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
自构建智能体:一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手,让其参照构建智能体,设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势,还对比监督者和工作流两种智能体实现模式,揭示速度与自主性权衡关系。
智能流体力学青年学者论坛第30讲~33讲
智能流体力学青年学者论坛第30 - 33讲将于2026年3月6日举办,由中国空气动力学会智能流体力学专委会主办。报告涵盖迈向大语言模型时代的自动化智能CFD工作流等主题,多位学者将分享最新研究成果。
雇佣过目即忘的天才:为什么企业级AI总在浪费钱?| 甲子光年
当下企业级AI缺乏连续性、动态数据割裂,主流外挂RAG的解法无法解决‘认知’问题。红熊AI的‘记忆熊’开源,构建记忆系统结合Agent平台,解决多场景痛点,还将推动记忆科学‘芯片化’。
喊话谷歌、OpenAI,微软AI CEO亮出「人文超级智能」底牌
微软AI CEO苏莱曼称AI已超越人类,他在组建微软超级智能团队时提出「人文主义超级智能」概念,认为超级智能发展有风险,要确保AI站人类一边,还看好其在医疗领域应用。
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛,安全需求迫切,但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文,提出具身智能威胁分析全景,介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
高通Nuvia架构介绍
本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立,后被高通收购,旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果,虽面临法律争议,但设计独特,多方面表现出色,还具备安全功能和较高性能。
清华许华哲:具身智能需要从 ImageNet 做起吗?
清华许华哲探讨具身智能,分析其爆发原因、失败模式及决策点,涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等,还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’,并从宏观视角谈智能的共性。
突破泛化瓶颈:阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践,阐述评测集重要性、构建方法,还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。