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让Agent画思维导图稳固长期记忆：新框架实现稳定长期学习，准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架，从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式，使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈，准确率提升38%。
除了写代码，Claude 还能……种菜
开发者Martin DeVido让Claude全权照顾番茄苗Sol，无人类备份与手动干预。Claude通过传感器获取数据，控制设备运行。期间经历系统崩溃等危机，36天后Sol枝繁叶茂，Martin不鼓励买代币，可去网站看直播。
一个极度实用的Prompt，帮你挖掘出自己的隐藏天赋。
作者朋友被裁后认为自己没天赋，作者由此思考天赋问题，花时间迭代出挖掘天赋的Prompt，借助AI与人深度对话，根据回答输出天赋报告，还举例自己找到天赋的经历，强调找到天赋的重要性。
Deepseek是被降智了吗？
作者认为Deepseek被降智，存在诸多问题，如不懂用户意图、长文理解差、措辞怪异、提示词调教难、无脑捧杀、幻觉率高、深度思考弱等，还对比了与GPT在人际交往话题回复上的差异。
谷歌DeepMind团队新框架：让AI告别每次从头开始，在任务流中越用越聪明
谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出Evo-Memory框架和ReMem架构，改变大模型只能被动检索历史的现状，让智能体实现终身学习。通过基准测试验证其有效性，实验显示ReMem优势明显，还揭示记忆复用关键因素。
剪映前AI产品负责人创业多模态Agent，做懂上下文的007乙方，成立半月融资数百万美元
剪映前AI产品负责人廖谦创业，成立极致上下文公司，获数百万美元投资。公司首要打造面向营销场景的多模态Agent，中长期搭建AI信息表达系统，他认为当下是创业好时机，且无传统意义上的护城河。
99%的AI产品都没有真正的护城河，初创产品需要做好「细分场景+生态协同」 | 对话AI播客工具Podwise
量子位智库对话Podwise创始团队，探讨AI播客工具发展。团队分享Podwise目标用户、场景、优势，如转录准、能识别声纹等。还谈及产品开发、付费、用户增长等策略，强调做好细分场景与生态协同。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
抱上Meta“大腿”后，自家公司要搞黄了？Scale AI狂丢大客户，又遭6年老员工“背刺”
9月3日外媒报道，Meta支持的Scale AI起诉前员工Eugene Ling及竞争对手Mercor，称其“盗用商业秘密”“违反合同”。Mercor反驳，称对Scale商业秘密无兴趣。Scale与Meta合作后狂丢客户、裁员，还出安全事故。
人形机器人终于学会洗碗了
Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。