「参数化记忆」共找到 2003 篇相关文章
康奈尔大学Steven Waslander：从「堆数据」到「用记忆」，拆解 Agentic 仓库机器人的长期记忆难题 | IROS 2026
本文整理康奈尔大学Steven Waslander教授在IROS的主旨演讲，针对智能机器人上下文窗口限制的瓶颈，分享其团队在仓库机器人长期记忆领域的两项核心研究，给出多模态记忆检索与环境动态检测方案，具备工业落地参考价值。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
跨会话不再「失忆」：openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计，能提升记忆准确率，降低Token消耗，让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
DeepSeek开源大模型记忆模块！梁文锋署名新论文，下一代稀疏模型提前剧透
DeepSeek最新论文给Transformer加上“条件记忆”，补上原生知识查找机制。梁文锋署名，与北大团队合作。提出全新范式及Engram模块，解决传统N - gram问题，研究稀疏性分配，验证推理能力提升，兼顾工程优化。
Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限，MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成，支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异，为记忆增强型LLM智能体设新标准。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
ChatGPT的记忆机制被公开了
OpenAI推出ChatGPT聊天历史记录记忆功能，默认关闭需手动开启，因未全面开放，技术大佬逆向工程破解机制。记忆系统分保存记忆、聊天记录等，体验反馈两极分化，有优势也有诸多bug。
1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
给AI全局记忆
作者认同OpenAI‘全局记忆’观点，称其能提升对话连贯性，实现AI成个人助理愿景。介绍OpenMemory项目可存储调用记忆，还提及实现功能的三点做法，看好创业者在该领域机会。