「主流记忆系统」共找到 2568 篇相关文章
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
Hermes Agent 技术深度拆解：36000 Star 背后的架构设计，以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star，解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化，支持 200+ 模型，还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新，文章还给出使用建议和对比。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
刚刚，微软CEO 宣布：AI 医生诊断准确率已达85.5%，是人类医生的4倍
微软CEO宣布其AI诊断系统MAI - DxO在304个病例测试中诊断准确率达85.5%，是人类医生的4倍。该系统模拟虚拟医生团队，既准又省，但也引发诸多质疑，微软认为AI是医生补充，未来是人机协作时代。
北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发，介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容，还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举，最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
构建会思考的测试Agent：从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统，结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境，指出通用AI Agent平台局限，阐述系统设计、能力及架构，展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
英伟达护城河又宽了！低调收购开源算力调度王牌工具，全球过半顶级超算在用，Thinking Machines也离不开它
英伟达低调收购SchedMD，其为Slurm系统核心开发商，该系统被全球超半数TOP500超级计算机等使用。收购整合成本低、战略价值高，英伟达承诺保持Slurm开源，但相关项目开发受关注。此外，英伟达还推出Nemotron 3系列开源模型。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。