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Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
论文精选 | 以AI赋能力学:计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏,首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战,还阐述重塑智能框架前沿方向,指出AI与计算力学融合是系统性重构。
Anthropic Labs 负责人:AI 时代做产品,最大的陷阱是「做太多」
Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 在播客中探讨 AI 时代产品建造问题。他以重建 Bourbon 为例,指出 AI 加速开发有弊端,还分享产品易过度建设、需接受重写等观点,也谈到团队结构、企业客户矛盾等内容。
首钢园科幻“朋友圈”扩容,科幻产业联合体生态版图再升级
3月18日,2026年科幻产业联合体会员大会在首钢园举办,是联合体生态版图的一次升级。随着新企业加入,会员达71家,构建跨界协同生态。大会还进行政策解读,助力企业发展,未来将深化发展模式,打通产业生态闭环。
中国芯片就差一台EUV
中国芯片代工取得佳绩,全球前10大晶圆代工厂中大陆占3个。但与台积电差距大,核心在于缺EUV光刻机。9位业内大佬联名呼吁造中国版ASML,国家也将推动产业链协同攻克此技术。
李飞飞World Labs最新判断:AI写完代码,下一步是「写世界」?
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口,认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达,还分析了神经图形学、模拟引擎的作用,并介绍了相关项目。
真机RL杀疯了!机器人自学20分钟100分,数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL,可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生,让机器人先探索再真机操作,20 分钟达 100%成功率,比现有方法快 30%,还降低人类干预。
挺意外的,Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym,它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测,还对主流记忆系统做了扫描,带来评估与训练范式转换。
英伟达炸裂业绩打飞“AI泡沫”,黄仁勋:云端GPU卖光了
英伟达财报超预期,盘后股价飙升,带动行业股票反弹。黄仁勋称云端GPU售罄,驳斥“AI泡沫论”。其业务多板块增长,不过毛利率回落,因业务结构转型。市场对AI投资热潮看法不一,黄仁勋称是“AI良性循环”。
RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。