「隐空间记忆」共找到 1022 篇相关文章
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
李飞飞团队新作：简单调整生成顺序，大幅提升像素级图像生成质量
长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
Reasoning新突破：SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’？
LLM推理依赖‘思维链’，传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’，拆分‘思考’与‘推理’，用专用初始token和对比学习，实验中全面超越传统方法。
AI失忆症有了新解法，哈佛团队开发海马体仿生技术，要用AI终结人类“遗忘史”
近日，AI初创公司Engramme被曝正与投资者接洽融资约1亿美元，潜在估值达10亿美元。其联合创始人是哈佛教授加布里埃尔·克雷曼，技术基于其实验室成果，自研大记忆模型LMMs，已开放记忆API内测申请。
Cursor 1.0首个大版本来袭！自动捉bug，秒改屎山代码，AI编程分水岭已至
Cursor 1.0正式发布，推出多项重磅功能。如BugBot自动揪出代码漏洞，后台智能体全员开放，还能深度集成Jupyter Notebook，AI可记住开发习惯等，重新定义「高效编码」。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
欧洲黑马Mistral Medium 3来了！跑分对标最强Claude，实测大翻车
Mistral AI发布多模态模型Mistral Medium 3，官方称其性能接近Claude Sonnet 3.7且成本低，有诸多亮点。但网友实测结果不一，部分大佬认为性能不如官方宣传，建议别下载。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。