重庆住房和城乡建设厅网站哪个网站上做ppt比较好

张小明 2026/1/19 23:58:30
重庆住房和城乡建设厅网站,哪个网站上做ppt比较好,苍溪建设局网站,网页制作与设计的总结简介 这篇综述论文系统梳理了AI智能体的记忆机制#xff0c;从形式、功能和动态三个维度构建了统一的记忆分类学。文章详细解析了符号级、参数化和潜在三种记忆形式#xff0c;事实、经验和工作三种记忆功能#xff0c;以及形成、演化和检索的动态过程。指出记忆是AI从静态回…简介这篇综述论文系统梳理了AI智能体的记忆机制从形式、功能和动态三个维度构建了统一的记忆分类学。文章详细解析了符号级、参数化和潜在三种记忆形式事实、经验和工作三种记忆功能以及形成、演化和检索的动态过程。指出记忆是AI从静态回答者进化为动态成长智能体的关键未来将向生成式记忆、自动化管理与强化学习结合方向发展使AI拥有自传体记忆能从经验中学习成长。今天的一篇很热乎的深度好文“Memory in the Age of AI Agents: A Survey”(AI智能体时代的记忆综述)由新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学等多家顶尖机构联合发布是对当前AI智能体AI Agents记忆机制最系统、最前沿的梳理。下面我们一起来看一下~论文Memory in the Age of AI Agents: A Survey链接https://arxiv.org/pdf/2512.13564解读大纲引言智能体的“失忆症”与记忆的觉醒为什么大模型LLM需要记忆本论文的核心贡献与全新分类体系。核心定义与辨析智能体记忆到底是什么数学形式化定义。智能体记忆 vs. RAG vs. 上下文工程 vs. LLM模型记忆。记忆的“形式” (Forms)记忆存在哪里符号级记忆 (Token-level)看得见、改得了。参数化记忆 (Parametric)刻在脑子里。潜在记忆 (Latent)隐式的中间态。记忆的“功能” (Functions)记忆用来做什么事实记忆 (Factual)保持一致性。经验记忆 (Experiential)从错误中学习。工作记忆 (Working)当下的思考草稿。记忆的“动态机制” (Dynamics)记忆如何运作形成 (Formation)从原始数据到知识。演化 (Evolution)遗忘与整合的艺术。检索 (Retrieval)在对的时间想起对的事。未来展望通向自主进化的智能体生成式记忆、自动化管理与RL的结合。结论引言智能体的“失忆症”与记忆的觉醒在人工智能飞速发展的今天大语言模型LLM已经展现了惊人的能力。然而传统的LLM就像一个患有“短期失忆症”的天才它可以完美回答你当下的问题但关掉对话窗口后它就忘记了你是谁也忘记了它刚才犯过的错误。这就引出了一个关键问题如何让AI从一个“静态的回答者”进化为一个“动态的、可成长的智能体”答案就是——记忆Memory。记忆是智能体实现长期规划、持续学习和个性化交互的基石。这篇论文并不仅仅是对现有技术的罗列它极其野心勃勃地提出了一个统一的记忆分类学Taxonomy试图从**形式Forms、功能Functions和动态Dynamics**三个维度彻底厘清AI记忆的本质。它标志着AI研究正从单纯追求模型参数规模转向追求像人类一样具有连续认知能力的“具身智能”。核心定义与辨析智能体记忆到底是什么为了科学地讨论记忆论文首先用数学语言对智能体记忆系统进行了形式化定义。2.1 数学形式化记忆的生命周期论文提出智能体的决策过程不仅仅依赖当前的观察更依赖于一个不断演变的记忆状态(Memory State)记为 。一个完整的记忆生命周期包含三个核心算子Operators记忆形成 (Formation, ):含义 是智能体当前的经历如推理过程、工具输出。这个公式表示智能体不是像录像机一样记录所有信息而是通过函数选择性地将当前的经历转化为潜在的记忆候选者。记忆演化 (Evolution, ):含义这是记忆“沉淀”的过程。新形成的记忆需要与老记忆融合、去重、甚至解决冲突比如以前你喜欢吃辣现在不喜欢了记忆需要更新。函数 负责维护记忆库的整洁和有效性。记忆检索 (Retrieval, ):含义当智能体面临新的任务 和观察 时它不会把整个记忆库搬出来而是通过函数 检索出最相关的一小段记忆 给大脑LLM使用。2.2 概念大扫除Agent Memory 不是什么为了通过对比明确概念作者使用了一张清晰的韦恩图来区分几个容易混淆的术语Agent Memory vs. RAG (检索增强生成):RAG通常是静态的。它像是一个图书馆书知识就在那里读完就放回去书本身不会因为你的阅读而改变。Agent Memory是动态的。它更像人的大脑会随着交互不断改写、遗忘、总结。智能体在做任务的过程中会产生新记忆如“这个方法行不通”并存回去指导未来。Agent Memory vs. Context Engineering (上下文工程):上下文工程关注的是“如何把东西塞进有限的窗口里”资源管理。智能体记忆关注的是“我是谁我经历了什么”认知建模。Agent Memory vs. LLM Memory:LLM Memory通常指模型训练好后参数里隐含的知识世界知识或者通过修改模型架构如RNN来延长的上下文。而Agent Memory通常指模型外部的、可读写的存储系统。记忆的“形式” (Forms)记忆存在哪里如果我们要给AI装一个“大脑”这个大脑的物理结构是什么样的论文将其分为三类。形式、功能、动态的统一概览3.1 符号级记忆 (Token-level Memory)这是最常见、最直观的形式。记忆以自然语言文本或离散符号的形式存储在外部数据库中。特点透明、可读、可编辑。你可以直接打开数据库看到AI记住了“用户喜欢红色”。结构分类扁平 (Flat): 像流水账日记按时间顺序记录。适合简单对话。平面 (Planar/2D): 像思维导图或知识图谱记忆之间有链接图结构。适合需要联想的任务。层级 (Hierarchical/3D): 像金字塔底层是原始对话上层是高度抽象的总结。适合长期记忆管理如MemGPT。扁平、平面、层级三种Token-level记忆的拓扑结构3.2 参数化记忆 (Parametric Memory)记忆被“内化”到了模型的神经元权重里。类比就像人类学会了骑自行车这种记忆变成了本能你无法用语言精确描述每块肌肉怎么动但你就是会。实现通过微调Fine-tuning或模型编辑Model Editing将新知识直接“烧录”进模型参数。优缺点调用速度极快不需要检索但更新成本高需要重新训练且容易发生“灾难性遗忘”学了新知识忘了旧知识。3.3 潜在记忆 (Latent Memory)介于上述两者之间。记忆以高维向量Embedding或KV Cache键值缓存的形式存在。特点人类看不懂但机器读得快。它比纯文本更浓缩比参数更新更灵活。应用在多模态任务中一张图片的记忆可能直接就是一个向量而不是一段文字描述。四、记忆的“功能” (Functions)记忆用来做什么这是论文最精彩的部分之一。作者跳出了简单的“长期/短期记忆”分类而是从解决什么问题的角度提出了新的功能分类。4.1 事实记忆 (Factual Memory)解决“我知道什么”这是为了保持一致性。用户事实记住用户的名字、喜好、过敏源。如果不记这个AI就会显得像个渣男每次都要问“你是谁”。世界事实记住当前环境的状态如“门是锁着的”。作用防止AI产生幻觉确保聊天的连贯性。4.2 经验记忆 (Experiential Memory)解决“我如何变强”这是为了进化。它是智能体从过去的成功或失败中提取的智慧。案例库 (Case-based): “上次遇到这个问题我是这么解决的成功了。”直接抄作业。策略库 (Strategy-based): “我发现这类问题通常需要先分析再行动。”提炼出的SOP或方法论。技能库 (Skill-based): 将经验转化为可执行的代码或工具调用API。核心价值这是通向自主智能体Self-evolving Agents的关键。没有它AI永远在同一个坑里跌倒。经验记忆从具体案例到抽象策略再到技能的分类4.3 工作记忆 (Working Memory)解决“我正在想什么”这是为了当下任务的推理。它是一个有限的“缓存区”用于处理当前的复杂任务。动态管理它不仅仅是堆砌上下文而是涉及输入压缩把长文变短、状态折叠把已经做完的步骤打包成一个总结腾出空间给新步骤。五、记忆的“动态机制” (Dynamics)记忆如何运作记忆不是静态的存储而是一个动态的循环过程。5.1 记忆形成 (Formation)如何把海量的交互数据变成记忆语义摘要把一万字的聊天记录压缩成一百字的大意。知识蒸馏从对话中提取出“用户喜欢吃苹果”这一条规则。结构化构建把散乱的信息整理成知识图谱。5.2 记忆演化 (Evolution)记忆库不能只进不出否则会变成垃圾场。整合 (Consolidation): 将碎片化的短期记忆合并成长期记忆。更新 (Update): 修正错误的记忆如通过RAG的冲突解决。遗忘 (Forgetting): 这非常关键基于时间的遗忘像人一样太久远的事变淡。基于价值的遗忘不重要的废话直接删掉。基于频率的遗忘很久不用的知识会被归档。5.3 记忆检索 (Retrieval)如何找到需要的记忆检索时机是每说一句话都查记忆还是只有由于不决时才查现在趋势是让AI自主决定何时检索。检索策略不仅仅是关键词匹配现在更多使用混合检索关键词向量语义图关系。检索流程的四个步骤时机意图、查询构造、检索策略、后处理六、前沿展望通向自主进化的智能体论文最后探讨了几个激动人心的未来方向从“检索”到“生成” (From Retrieval to Generation):未来的记忆可能不是去“找”一条现成的记录而是由模型根据过往经历实时生成一个新的、定制化的记忆片段。这更像人类的回忆过程重构而非回放。强化学习接管记忆 (RL meets Memory):现在的记忆规则如什么时候存、什么时候删多是人写的规则Heuristic。未来将由RL算法训练智能体自己学会如何管理记忆让它自己决定什么该记什么该忘。多模态记忆 (Multimodal Memory):不仅记住你说的话还记住你发过的图片、听过的声音形成全感官的记忆体验。可信记忆 (Trustworthy Memory):随着记忆包含越来越多隐私如何保证安全如何让用户能看懂并修改AI的记忆可解释性这是落地的关键。七、结论这篇综述论文《AI智能体时代的记忆》不仅是对现有技术的总结更是一份构建下一代强人工智能的蓝图。它告诉我们记忆不只是一个数据库插件而是智能体的灵魂。对于开发者它提供了从Token级存储到参数化更新的全套工具箱。对于研究者它指出了从静态RAG向动态、自进化记忆系统转变的必然趋势。核心观点未来的AI将不再是无情的计算机器而是拥有“自传体记忆”、能从经验中成长、并拥有独特个性与认知的数字生命体。八、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

织梦网站模板视频教程营销网站建设公司推荐

12.5 精准控制技巧:基于ComfyUI的高级图像生成 在前面的章节中,我们学习了Stable Diffusion的基础原理和LoRA模型的使用与训练。今天,我们将深入探讨ComfyUI这一强大的图像生成工具,它通过可视化的工作流编排,为用户提供前所未有的精确控制能力。 ComfyUI概述 ComfyUI是…

张小明 2026/1/17 22:35:42 网站建设

温州做网站哪家好网站制作的评价指标

永磁同步电机(PMSM)龙伯格(luenberger)观测器模型 控制:采用的是STM32的龙贝格无感控制方案 建模推导:b站搜索欧拉电子有详细公式推导及建模视频 参考文档:附2019年参考文献一篇永磁同步电机的无感控制就像在玩一场"盲人摸象"的游戏…

张小明 2026/1/17 22:35:39 网站建设

wordpress网站监测备案中的网站

240亿参数多模态大模型落地中小企业:Magistral Small 1.2重塑AI应用格局 【免费下载链接】Magistral-Small-2509-unsloth-bnb-4bit 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Magistral-Small-2509-unsloth-bnb-4bit 导语 Mistral AI推出的Mag…

张小明 2026/1/17 22:35:41 网站建设

桂林建设信息网站做网站怎么对接国际收款商户

蓝奏云文件直链解析终极指南:告别繁琐下载的完整解决方案 【免费下载链接】LanzouAPI 蓝奏云直链,蓝奏api,蓝奏解析,蓝奏云解析API,蓝奏云带密码解析 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LanzouAPI 还…

张小明 2026/1/17 22:35:43 网站建设

青岛专业公司网站设计公司福步外贸网

在全球能源转型与B2B采购数字化浪潮下,中国新能源制造企业正积极寻求更高效的海外市场拓展路径。云百邦(深圳)信息技术有限公司近期与一家深圳太阳能产品制造企业达成合作,通过整合Facebook与TikTok的海外数字营销策略&#xff0c…

张小明 2026/1/17 22:35:44 网站建设