记忆系统
-
重构AI记忆范式：GAM框架如何以动态搜索替代静态压缩，突破智能体长期记忆瓶颈
在人工智能尤其是大模型驱动的智能体系统中，记忆机制一直是制约其长期任务执行与复杂推理能力的关键瓶颈。传统AI记忆系统普遍采用“压缩-摘要”模式，即将冗长的思维链、工具调用记录等历史轨迹压缩为简短的文本摘要以节省存储空间。这种做法的致命缺陷在于：信息保真度严重受损。如同将一本百科全书强行压缩成一张便利贴，当智能体后续需要回溯具体决策细节、工具参数或中间推理步骤…
-
强化学习重塑记忆系统：Mem-α如何让大模型学会“主动记忆”
在人工智能领域，大语言模型的快速发展正将“记忆”问题推向技术前沿。当前，即使是最先进的GPT-4.1等模型，在处理持续增长的交互时，仍面临成本与延迟的指数级上升挑战。传统的外部记忆系统大多依赖人工规则与预设指令，导致模型缺乏对“何时记忆、记忆什么、如何更新”等核心问题的真正理解。Mem-α的出现，标志着记忆管理从规则驱动向学习驱动的范式转变——这项由加州大学…
