知识系统第5页

Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution

2025年12月12日

记忆即算力？阿里ReMe让8B模型超越14B，揭秘动态记忆进化论。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。

2025年11月26日

CAMformer横空出世：Attention能效飙升10倍，用联想记忆取代矩阵乘法。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。

2025年11月26日

AI记忆革命GAM：用“即时研究”取代静态压缩，长文本任务准确率超90%！。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。

2025年11月13日

AI Agent记忆也“幻觉”？HaluMem：首个记忆系统“CT扫描”基准，精准定位错误根源。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。

2025年11月12日

让Agent经验“活”起来：可训练图记忆，助小模型性能飙升25.8%！。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。

2025年11月03日

本文提出了一种名为DAM-LLM的动态情感记忆管理系统，通过引入基于贝叶斯的更新机制和记忆熵概念，使智能体能够自主维护一个动态更新的记忆数据库，以解决传统静态记忆的冗余、过时和一致性差的问题，从而提供更具个性化的情感交互。

2025年10月25日

本文提出了一种名为稀疏内存微调（sparse memory finetuning）的方法，通过仅更新与新知识高度相关的、利用TF-IDF筛选出的极少数内存槽位，使大型语言模型在学习新知识的同时，显著减少了灾难性遗忘。

2025年10月25日

本文系统性地综述了大型语言模型（LLM）如何重塑知识图谱（KG）构建的全流程，通过分析本体工程、知识抽取和知识融合三个核心阶段的新兴范式，揭示了从传统方法向语言驱动、生成式框架的转变。

2025年10月13日

本文提出了“功能性Token假说” (Function Token Hypothesis)，揭示了语言模型中的一小部分高频Token（功能性Token）在记忆检索和巩固中扮演着核心角色：在推理时激活上下文中的预测性特征，在预训练时驱动模型学习和扩展新特征。

2025年10月13日

本文为解决递归 Transformer 的性能瓶颈，提出了以下关键概念。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。

2025年09月23日

本文的核心论点建立在对认知科学概念的借鉴和对机器学习泛化能力的重新审视之上。以下是理解本文至关重要的核心概念。

2025年08月29日

本文提出了Memory-R1框架，通过强化学习（RL）训练两个专门的智能体——一个用于结构化记忆操作的内存管理器和一个用于筛选并推理记忆的回答智能体，从而使大型语言模型（LLM）能够主动、自适应地管理和利用外部记忆，显著提升了其长时程推理能力。

2025年08月29日

本文提出 PagedAttention，一种受操作系统虚拟内存和分页机制启发的注意力算法，通过将键值缓存（KV Cache）划分为非连续的内存块进行管理，解决了大型语言模型（LLM）服务中因内存碎片化和无法共享而导致的效率低下问题，从而在 vLLM 系统中实现了 2-4 倍的吞吐量提升。