在上一篇文章中，我们系统梳理了AI Agent 记忆机制的全景综述AI Agent最新「Memory」综述 ｜多所顶尖机构联合发布。今天我将带您了解一项最近很火的Agent记忆项目「HINDSIGHT」
如今，以 DeepSeek-R1 为代表的深度思考大模型能够处理复杂的推理任务，而DeepSearch 作为深度思考大模型的核心搜索器，在推理过程中通过迭代调用外部搜索工具，访问参数边界之外的最新、领域特定知识，从而提升推理的深度和事实可靠性。
多模态推理又有新招，大模型“记不住教训”的毛病有治了。
一页纯文本的记忆是看不清世界的。
走上了堪称是“最佳 AI 转型路径”之后，他也在读研期间和合作者针对 AI 记忆开展了一项研究，借此发明出一种名为 LightMem（轻量记忆）的技术。在 LongMemEval 和 LoCoMo 这两个专门用于考察 AI 长期记忆能力的基准测试上，LightMem 回答问题的准确率全面超越之前的冠军模型，最高提升了 7% 以上，在某些数据集上甚至提升了将近 30%。
在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天，我们已经习惯了这样一个常识： 视频生成的第一帧（First Frame）只是时间轴的起点，是后续动画的起始画面。
记忆，或是 AI 从「即时回答工具」迈向「个性化超级助手」的关键突破
当你阅读《红楼梦》《哈利·波特》《百年孤独》等长篇小说时，读着读着可能就忘记前面讲了什么，有时还会搞混人物关系。AI 在阅读长文章的时候也存在类似问题，当文章太长时它也会卡主，要么读得特别慢，要么记不住前面的内容。
人工智能在过去的十年中，以惊人的速度革新了信息处理和内容生成的方式。然而，无论是大语言模型（LLM）本体，还是基于检索增强生成（RAG）的系统，在实际应用中都暴露出了一个深层的局限性：缺乏跨越时间的、可演化的、个性化的“记忆”。它们擅长瞬时推理，却难以实现持续积累经验、反思历史、乃至真正像人一样成长的目标。
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
