「大模型长期记忆」共找到 8074 篇相关文章
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
字节开源终身记忆多模态智能体，长时记忆+RL，实测超Gemini‑GPT4o！
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent，给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题，架构含两个流程，代码实现有特色，跑分数据出色。
让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。
没有全科优秀，具身模型别想进入百万小时
文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。
世界首个！李飞飞团队推出物理推理基准，大模型统统不及格？
斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。
我用这个开源的「智能体记忆操作系统」，30分钟做了一个AI备忘录应用。
文章推荐开源记忆项目MemOS，它是为智能体打造的记忆操作系统，能让AI有长期记忆体系。作者用其30分钟做出AI备忘录应用，还介绍了MemOS框架，称它是AI转变的关键基建。
国内外AI大厂重押，初创梭哈，谁能凭「记忆」成为下一个「DeepSeek」？
文章指出‘记忆’或成引爆新一轮AI浪潮的关键。当前，国内外AI大厂和初创企业纷纷入局，围绕‘记忆’研究是大模型新方向。‘记忆’是技术和应用的双重诉求，研究路线多样且各有优劣，未来竞争激烈，谁能突围尚未可知。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。