「长期记忆基准」共找到 1564 篇相关文章
Meta 放出大招:让 AI 实现自我进化,Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟
Meta联合多机构发布论文,提出HyperAgents框架,让AI不仅改进自身,还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈,在多领域测试表现出色,还自发形成记忆机制,有迁移和叠加效果。
Codex 和 Claude Code,用哪个?
文章探讨 Codex 和 Claude Code 的使用,建议有条件用最好的模型工具。介绍二者特点,给出文件同步、记忆文件更新、项目目录结构添加等使用方法,还强调写好 Prompt 及明确 AI 能力边界的重要性。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。
从工具到生命形式:OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播聚焦 OpenClaw 落地难点。嘉宾探讨其验证的价值、生产级形态、落地难题等,还谈及 AI 与人类共生关系、记忆系统问题及解决方案,最后分享企业落地经验和会议信息。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
陈立武的无限战争
本文讲述陈立武在半导体领域的辉煌成就,他曾执掌楷登电子,华登国际投资超100家半导体企业。他出任英特尔CEO后虽带来投资,但因推动收购自家孵化企业引发信任危机,不过长期看其地位或难动摇。
用豆包手机的这两周,我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周,直播后使用微信任务致微信崩溃,遭阿里系等多家APP封禁,影响使用。互联网本质是入口之争,AI手机助手冲击超级APP利益,作者认为这是入口之争序章,建议短、长期不同对待。
硅谷一线创业者内部研讨:为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功,他们做对了什么?
来自硅谷一线AI创业者数据显示,95%的AI Agent在生产环境部署失败,原因在于围绕模型搭建的脚手架不完善。文章基于研讨会内容,探讨AI Agent构建关键,如上下文工程、安全控制、记忆功能等,并指出待解决问题和未来方向。