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网站首页logo怎么修改,青岛seo搜索优化,协同办公系统,成都公布最新轨迹文章介绍了NUS人大复旦等机构联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》最新综述。该研究采用形态-功能-动力学三维框架#xff0c;系统分析了200篇最新论文#xff0c;提出Token-level/Parametric/Latent三大记忆形态#xff0c;取代传…文章介绍了NUS人大复旦等机构联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》最新综述。该研究采用形态-功能-动力学三维框架系统分析了200篇最新论文提出Token-level/Parametric/Latent三大记忆形态取代传统二分法。文章全面介绍了Agent记忆的必要性、形式化定义、三大功能(事实记忆、经验记忆、工作记忆)、完整生命周期以及7大前沿方向包括生成式记忆、自动记忆管理、RL驱动等为AI Agent记忆研究提供系统性指导。分享今年看到最系统最新的Agents Memory综述NUS人大复旦北大同济等联合出品《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》用“形态-功能-动力学”三维框架把 200 篇最新论文一次讲透。提出新三大记忆形态Token-level / Parametric / Latent取代传统“长-短期记忆”二分法。展望7 大前沿生成式记忆、自动记忆管理、RL 驱动、多模态、多 Agent 共享、世界模型、可信记忆。1 为什么需要“Agent 记忆”图 1 给出一张“地图”把 200 方法按形态 功能 动态一次定位LLM 再强也怕“金鱼脑”——上下文一断就失忆。把 LLM 包装成能持续交互、自我进化的 Agent必须外挂一块可读写、可增长、可遗忘的记忆体。2 预备知识Agent 与记忆的形式化图 2 用韦恩图厘清Agent Memoryvs **LLM Memory **vsRAGvsContext Engineering作者先把 Agent 抽象成部分可观测马尔可夫博弈再把记忆定义为三元组运算符FormationF把原始交互 φ_t 提炼成记忆单元EvolutionE合并、去重、纠错、遗忘RetrievalR按需查询3 形态篇记忆到底“长”什么样图 3 把Token-level再细拆成 1D-Flat / 2D-Planar / 3D-Hierarchical形态载体可读性更新成本典型场景Token-level文本、JSON、Graph人类可读低对话机器人、法律审计ParametricLoRA、Adapter不可读中角色扮演、代码生成LatentKV-cache、Embedding机器可读极低端侧部署、多模态流表 1 给出 60 代表性方法的横向对比多模态、任务、结构4 功能篇Agent 到底“用”记忆做什么图 6 给出功能-时间双轴全景把“为什么记”拆成三大职能Factual Memory——“我知道什么”用户画像、文档状态、世界知识。Experiential Memory——“我学会什么”成功/失败轨迹 → 策略 → 可执行技能。Working Memory——“我现在想什么”单轮压缩、多轮状态折叠、计划缓存。experiential memory范式表 4-6 分别对应三大功能的 100 方法速查表5 动力学篇记忆如何“动”起来完整生命周期 形成 → 演化 → 检索闭环用一张“地铁图”串起 30 操作符Formation五板斧语义摘要、知识蒸馏、结构化、潜空间编码、参数内化。Evolution三件套合并Consolidate、更新Update、遗忘Forget。Retrieval四步曲触发时机 → 查询构造 → 检索策略 → 后处理。图 9 记忆演化机制蓝图图 10 agentic系统中检索方法6 资源篇Benchmark 开源框架速览表 8 汇总 30 个记忆/终身学习/自演化评测集表 9 对比 20 开源框架MemGPT / Mem0 / Zep / MemOS …7 前沿篇7 大风向标生成式记忆 检索式记忆不再“查什么用什么”而是“缺什么生什么”。自动记忆管理把“写/删/改”做成 Agent 可调用的 Tool让 LLM 自己管自己。RL 全面接管记忆策略从“人工拍阈值”到“策略网络端到端优化”。多模态记忆视频、音频、传感器流统一进 Embedding 空间。多 Agent 共享记忆角色-权限-隐私三权分立防止“集体幻觉”。世界模型内存从“缓存帧”到“可查询状态模拟器”。可信记忆差分隐私、可验证遗忘、审计日志、用户级 GDPR 擦除。Memory in the Age of AI Agents: A Survey Forms, Functions and Dynamicshttps://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-Listhttps://arxiv.org/pdf/2512.13564AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】