「记忆宫殿法」共找到 890 篇相关文章
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法?南大团队提出等本位和轨迹,揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构,发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型,解释模型算错加法原因,还设计推理时纠错方法。
重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
Claude Opus 4.7发布:更严谨的长任务处理与自我验证能力
Anthropic发布Claude Opus 4.7模型,相比4.6版处理长任务更严谨,能自我验证输出。它在视觉、指令遵循、记忆等能力上提升,企业级应用表现出色,还有新功能与安全特性,不过使用成本更高。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程(EvLOWN)
2026年3月6日,赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论,利用平均法重构推断方程目标,扩展微小效应可推断性边界,在多领域应用效果好,但有未考虑SDE等局限。
CVPR 2026|AI开始会拍电影了:一分钟十镜头,全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息,现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory,建立跨镜头记忆机制,设计关键模块,实验表现好,为视频生成打开新可能。
钢铁版OpenClaw,Transformer作者用Rust打造,告别数据裸奔
OpenClaw开源后虽发展迅速,但存在严重安全问题,如数据明文处理、隐私保护缺失、恶意组件等。Transformer论文作者Illia Polosukhin用Rust打造IronClaw,重构底层架构,升级记忆引擎,还指向去中心化经济。
Agent框架各自为战?谷歌&微软:用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通,谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB,这是通用记忆基础设施,能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制,实验验证其能带来显著增益。
一周对战2500万局,这些「AI假人」让人类游戏玩家破防了
2025年巨人网络《超自然行动组》成黑马,新玩法中游戏怪物“假人”接入AI大模型。上线一周参与近2500万场对局,成国内首个深度融合AI大模型并规模化落地的大DAU游戏。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十二】|位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感,引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE,还提及为让模型处理长文本,在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
互联网黑话之西游记版 AI 视频的制作方法
文章介绍互联网黑话之西游记版AI视频制作方法。先与AI共创剧本,以互联网黑话结合西游记场景为佳;再让AI根据剧本和人物形象图生成包含多内容的分镜脚本,生成首帧图后按脚本制作视频,不满意可反复生成再拼接。