「长期记忆基准」共找到 1564 篇相关文章
LSTM之父Jürgen再突破,「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试,构建赫胥黎 - 哥德尔机(HGM)。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体,还在多基准测试中超越现有方法,展现强大迁移能力。
同一个模型,换套框架成绩差27%:SWE-bench分数到底谁说了算?
编程Agent评测是笔糊涂账,SWE - bench虽成事实标准,但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准,将模型、harness和任务集拆分,通过实验揭示harness对成绩影响大,还解决通用Agent评测问题,推出低成本Lite版。
创业者出海必读,3 万字讲清 AI 产品达人营销全流程
本文作者有服务超百家AI agent产品团队出海经验,全面阐述AI产品达人营销全流程。指出其能解决产品增长难题,介绍海外博主生态,涵盖前期准备、内容适配、执行环节要点,还提及AI在其中的作用,强调建立长期合作关系。
“OpenClaw 类”自进化智能体代表项目介绍
文章指出传统 Agent 存在记忆短暂、能力固定的瓶颈,介绍了 OpenClaw 生态中“自进化”的不同形态,还列举了 Nanobot、AutoResearchClaw 等多个代表性项目,阐述其特点和应用场景,最后抽象出自进化智能体的共同要素和工程模式。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了?快手提出熵比裁剪方法,从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪(ERC)方法,应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布,在多个数学推理基准实验中提升了模型性能,还与多种方法对比验证了泛化能力。
从“云原生”到“智能原生”,AI中间件走到哪一步了?
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建,指出其核心价值,如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等,分析未来挑战与方向,10月上海QCon大会将聚焦相关话题。
奥特曼首曝GPT-6,亲口承认GPT-5「搞砸了」!接入大脑读心,估值或飙破5000亿
奥特曼在旧金山采访中透露GPT-6相关信息,坦言GPT-5发布‘搞砸了’,GPT-6主打个性化记忆功能。OpenAI新一轮融资后估值或达5000亿美金,但投入算力成本高,其估值也存泡沫争议。
“不爱龙虾爱马仕”,为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw,Hermes由Nous Research出品,开源免费,安装便捷,支持多模型。其核心是闭环学习循环,能自我进化,技能可自动生成和更新,记忆系统更优,在多场景有优势,安全设计好。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体,UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie,构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题,通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强,在多基准测试中表现出色,打破人工标注瓶颈。