「记忆方法」共找到 2010 篇相关文章
智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
盛大AI研究院新作：流式生成超越非流式，一句话让虚拟人动作丝滑如真，推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion，首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列，解决了现有方法的问题，在多数据集评估中表现优异。
空间智能新高度：港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon，突破现有模型处理能力瓶颈，可实现万帧级场景表征抽取与定位重建，在多数据集上表现优于现有方法。
下周聊：出海第一步，AI 科技公司需要关注的 5 个法律合规问题
AI创业应尽早出海，但不同地区法律法规等复杂。文章邀请专业人士，下周四线上分享科技公司、AI创企出海面临的合规风险、典型案例及应对方法，还提及需关注的软硬件法律风险等问题。
AI 领域最''不务正业''的团队，可能做了一件最正确的事
马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体，有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体，有技术积累，基础聊天免费，开发小应用收费。
根治『降智』反骨仔，ChatGPT-5几条实用窍门
ChatGPT-5发布后口碑崩溃，“降智”行为不断，如发布会图表错误、算术题答错、智商测试得分低。不过作者找到增智方法，像修改提示词、让其建立行动规划等，还介绍恢复旧模型及OpenAI后续计划。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。
全新开源视频换装框架MagicTryOn
现有视频虚拟试穿（VVT）方法在时空一致性和服装内容保留方面有挑战，浙大提出全新开源视频换装框架MagicTryOn，利用全自注意力机制统一时空建模，设计服装保留策略，还引入掩码感知损失。
“同事.skill”不用写了，爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你，还让开发者集体抛弃 “龙虾”？！
近日，Hermes Agent 在国内爆火，获超 3.9 万 stars。它是单 Agent 架构，核心是学习循环，记忆分层管理。其网关功能强大，状态可跨会话留存。背后的 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型，还引入区块链解决算力问题。
扩散模型自引导新范式：直接交换token就能变强！ | CVPR‘26 Oral
上海交大和vivo研究者提出自交换引导（SSG），不依赖文本条件、不加噪声、不改模型，只交换token特征。在多数据集实验中，SSG表现超现有方法。不过，其缺理论支撑、计算开销大。