「Memory Decoder」共找到 83 篇相关文章
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。
Codex自我蒸馏玩法火了！OpenAI员工亲授：复制粘贴就能让AI消灭重复劳动
OpenAI员工Vaibhav Srivastav爆出Codex「自我蒸馏」秘籍，复制提示词就能让它找出重复工作并打包。提示词从初版迭代到2.0版，覆盖更多场景且能直接创建项目。此外还介绍了Codex新功能及Vaibhav的其他玩法。
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
慧荣科技苟嘉章：AI大厂重塑存储需求基本盘
在CFMS |MemoryS 2026峰会上，慧荣科技总经理苟嘉章指出AI大厂重塑存储需求，苹果排名下滑。慧荣科技展示多领域产品，推出主控芯片，在技术路线上有取舍，还谈到“Physical AI”及端侧分工。
梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。
竞购 Chrome，正面竞争 OpenAI，Perplexity 为什么要做 AI 浏览器？
今年 Perplexity 推出 AI 原生浏览器 Comet，OpenAI 也计划发布浏览器，Perplexity 还出价 345 亿美元收购 Chrome。文章梳理了 Perplexity CEO 观点及 a16z 测评，介绍 Comet 特点、目标、优势，还对比了 Comet 与 Dia。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
图解Vllm V1系列5：调度器策略（Scheduler）
本文是图解Vllm V1系列5，聚焦调度器策略。先回顾vllm v1整体运作流程，接着阐述调度 - 推理的整体流程，包括将请求添加进Scheduler、Scheduler单步调度策略等，还对比了不同场景下的函数及调度逻辑。
容器可观测新视角： SysOM延时监控助力定位业务抖动原因
云原生场景下，资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧，引发内核级延迟问题。本文结合实战案例，介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟，还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。