「记忆策略」共找到 1407 篇相关文章
多邻国的「AI-first」到底是什么?|AGIX投什么
本文深度访谈多邻国联合创始人及CTO Severin Hacker,探讨其“AI-first”策略。多邻国自成立就确立该理念,AI提升内容创作效率、实现新功能,在运营多方面应用,还分享早期教训、产品策略和团队文化等。
JCP | 浙江大学边鑫等:基于 PINNs 的非结构自适应网格细化:面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略,用物理信息神经网络(PINNs)整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比,显示该策略能平衡计算精度与成本,但有额外计算开销。
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。
好你个智谱,模型价格搞双标:中国一套外国一套
网友发现智谱Max计划国内外价格差异大,中国469元(约68美元),西方160美元,引发热议。Hugging Face产品负责人力挺GLM - 5.1,而Claude被曝性能下滑、成本增加。
关于中美 AI 竞争的差距,我可能真的说错了
作者因读者反馈,意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国,但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知,且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
泛化性暴涨47%!首个意图检测奖励范式,AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长,AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法,提升模型泛化能力,还从多方面剖析优势,最后提出未来研究方向。
微软开源AI量化投资神器,狂揽23.5K星标,一站式打造你的智能交易系统!
量化投资结合AI成金融新趋势,但构建完整量化流程难题多。微软开源的Qlib平台是领军者,基于Python覆盖全流程,支持30+模型,数据引擎快,功能亮点多,安装方式多样。
用多模态LLM超越YOLOv3!强化学习突破多模态感知极限|开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1,该模型用强化学习优化视觉感知,目前论文和代码均已开源,其在视觉任务上表现出色,为后续研究提供强大baseline。