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。
来自主题: AI技术研报
7581 点击 2025-10-21 10:25
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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。
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。
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。
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在技术飞速更新迭代的今天，每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散，如今矛头又直指 RAG。
多模态大模型在根据静态截图生成网页代码（Image-to-Code）方面已展现出不俗能力，这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
在机器人学习领域，提升基于生成式模型的控制策略（Policy）的性能通常意味着投入巨额成本进行额外的数据采集和模型训练，这极大地限制了机器人能力的快速迭代与升级。面对模型性能的瓶颈，如何在不增加训练负担的情况下，进一步挖掘并增强现有策略的潜力？