LLM记忆管理终于不用“手把手教”了,新框架让智能体自主管理记忆系统
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了,新框架让智能体自主管理记忆系统不再依赖人工设计,让模型真正学会管理记忆。
不再依赖人工设计,让模型真正学会管理记忆。
近日刚好得了空闲,在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文,主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来,原名为「Prompt Engineering」的提示词工程,在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中,
在视频生成与理解的赛道上,常常见到分头发力的模型:有的专注做视频生成,有的专注做视频理解(如问答、分类、检索等)。而最近,一个开源项目 UniVid,提出了一个「融合」方向:把理解 + 生成融为一体 —— 他们希望用一个统一的模型,兼顾「看懂视频」+「生成视频」的能力。
那个叫大模型的高手,被下毒了
复旦大学NLP实验室研发Game-RL,利用游戏丰富视觉元素和明确规则生成多模态可验证推理数据,通过强化训练提升视觉语言模型的推理能力。创新性地提出Code2Logic方法,系统化合成游戏任务数据,构建GameQA数据集,验证了游戏数据在复杂推理训练中的优势。
AI 会写字吗?在写字机器人衍生换代的今天,你或许并不觉得 AI 写字有多么困难。
刚刚,DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率: 20 个节点每天可处理 3300 万页数据,硬件要求仅为 A100-40G。
美国麻省理工学院李巨团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了一篇研究论文,展示了一种多模态机器人平台CRESt(Copilot for Real-world Experimental Scientists),通过将多模态模型(融合文本知识、化学成分以及微观结构信息)驱动的材料设计与高通量自动化实验相结合,大幅提升催化剂的研发速度和质量。
在某种程度上,GPT-5可以被视作是o3.1。 该观点出自OpenAI研究副总裁Jerry Tworek的首次播客采访,而Jerry其人,正是o1模型的主导者之一。
随着大型语言模型(LLM)朝着通用能力迈进,并以通用人工智能(AGI)为最终目标,测试其生成问题的能力也正变得越来越重要。尤其是在将 LLM 应用于高级编程任务时,因为未来 LLM 编程能力的发展和经济整合将需要大量的验证工作。