機器之心● 精選AI 評分68
港科大等發布首篇自迴歸影片生成 Memory 綜述，110 頁
香港科技大學、香港城市大學、復旦、CMU、NYU、NTU 等機構聯合發布 110 頁綜述《The Past Frames the Future: Memory for Autoregressive Video Generation》，系統梳理自迴歸影片生成中的 Memory 機制。
搜尋
依意思最接近的 30 筆
機器之心● 精選AI 評分73
NeurIPS 2026：MemSkill 讓智慧體進化記憶技能
南洋理工大學等機構在 NeurIPS 2026 發表 MemSkill，把新增、更新、刪除、跳過等記憶操作封裝為可學習、可複用、可進化的 Memory Skills，並用下游任務反饋最佳化技能選擇、根據失敗案例擴充技能庫。實驗在 LLaMA 與 Qwen 上覆蓋 LoCoMo、LongMemEval 與 ALFWorld，均取得最高 L-J 分數與 ALFWorld 平均成功率，且技能庫可跨模型、跨資料集直接遷移而無需重訓。
機器之心AI 評分42
OpenAI 將 RSI 列為戰略目標，MemoraX 展示記憶驅動自進化
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告，把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進（RSI）列為下一階段重要目標，並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員；Anthropic 同期披露，截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
機器之心● 精選AI 評分80
復旦等提出 ReTerm，讓終端 Agent 從自身失敗中學習恢復
復旦大學、香港中文大學 MMLab 與上海交通大學提出 ReTerm，讓 Code Agent 在自己造成的失敗現場獨立嘗試恢復，再以恢復成敗作為強化學習訊號，形成失敗驅動的遞迴自我改進閉環。ReTerm-9B 在 Terminal-Bench 2.0 上從 20.2% 提升到 34.8%，SWE-bench Verified 從 45.2% 升至 58.4%，OpenThoughts-TBLite 從 44.2% 升至 60.6%，三項均提升超過 13 個百分點。
機器之心● 精選AI 評分76
記憶張量開源首個記憶原生基座模型 MemT 1.0
記憶張量發布並開源 MemT 1.0，稱其為業內首個記憶原生基座模型，歷史資訊被編碼為可更新的內部記憶狀態，隨每輪對話逐 token 更新並可跨會話儲存恢復。兩個版本為 MemT-1.0-Flash（288B 引數、17B 啟用、336M 動態記憶）與 Nano（36B 引數、3B 啟用、10M 動態記憶）。
機器之心● 精選AI 評分80
Recursia 零樣本長時機器人操作超輝達 ASPIRE 最高 15.1 個百分點
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia，通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧，在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%，比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層，候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。
量子位● 精選AI 評分71
記憶張量開源 MemT 1.0，記憶原生模型最大 288B 引數
記憶張量開源 MemT 1.0 系列記憶原生模型，最大型號 Flash 總引數 288B、啟用 17B，較小的 Nano 為 36B 總參、3B 啟用。兩者分別在選定的 Transformer 模組里加入與原注意力並行的記憶分支，把經驗編碼成可更新的內部矩陣狀態，據稱為記憶原生模型首次做到近 300B 引數規模的工程驗證。在 SWE-bench Verified 的 500 項任務各跑三次中，Nano 三次全成功率由無經驗的 54.00% 升至 62.80%；
Hacker News front pageAI 評分42
文章稱 agent 不需要記憶外掛，應改用文件式記憶
2026 年 10 月 3 日，一篇技術文章批評市面上的 agent 記憶外掛本質都是 RAG：把會話切成片段存入向量庫，每次提示注入最相似的 5 條，存在相似度不等於正確、片段脫離上下文、舊記憶被當作事實、無法審計等問題。作者主張改用文件式記憶，讓 agent 工作前查閱 Markdown 文件、工作後更新，並稱已把這一思路做成外掛 Operator Memory，不使用向量資料庫和嵌入。
TechCrunch AIAI 評分55
Ricursive Intelligence 在 Disrupt 講用 AI 設計晶片應對算力危機
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹，公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI，目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍，與其建 10000 倍資料中心，不如讓晶片和晶圓用得更高效；
機器之心● 精選AI 評分77
多模態 Agent 記憶基準 WorldMemArena 發布
加州大學聖塔芭芭拉分校、斯坦福等六家機構聯合提出多模態 Agent 記憶評測基準 WorldMemArena，論文已被 NeurIPS 2026 接收。該基準含 400 多項多會話任務、24,258 組問答與 15,595 張影像截圖，把記憶拆成寫入、維護、檢索、使用四個環節來定位失敗原因。初步結果顯示，存得多不等於用得好：M2A 記憶召回率 86.83%，問答正確率僅 50.14%；
機器之心● 精選AI 評分66
復旦 NLP 發布主動式助手 A5：跨會話記憶並主動提議
復旦 NLP 團隊發布主動式個人助手 A5，能在多次會話間積累對使用者與專案的理解，並在接入資料發生變化時主動提出後續建議。A5 Harness 通過 Context 索引、Memory 系統、Diff Engine 與 Proposal Engine 維護終身上下文：演示中它能把使用者對陶瓷的興趣遷移到新的旅行規劃，也能在需求文件從個人使用改為團隊共用時調整存取權限方案。技術預覽 v0.3.1 安裝包已開放下載，支援 macOS 與 Linux，程式碼將隨後開源。
量子位AI 評分58
openJiuwen AgentMemory 上線 OmniMem-Lens，長影片召回精度最高升 45.7%
openJiuwen AgentMemory 0.2.0 上線多模態記憶能力 OmniMem-Lens，用視覺畫面與 ASR 語音雙流交叉對焦，把長影片切在真實事件邊界上並分層儲存，替代按固定時間視窗盲切。L1/L2 記憶單元已文字化、向量化，可接入主流向量資料庫；記憶離線建好，線上按語義匹配 L1/L2，僅在需要視覺核驗時調取 L0 原始幀。
機器之心● 精選AI 評分79
斯坦福博士部落格：從記憶推匯出 MLP 與自注意力
斯坦福大學計算機博士 Alex Wang 於 10 月 15 日發布部落格，把線性層、MLP 與自注意力統一解釋為不同形式的聯想記憶儲存器，並從記憶之間的干擾出發推匯出這些結構。在 64 維 Key 的隨機記憶實驗中，線性儲存器容量約 64 條，平方 ReLU 的 GLU 式 MLP 約 2700 條，採用固定縮放係數的自注意力理論容量約 120 萬條；1/√d_k 縮放以及 YaRN 等長上下文擴充套件策略也能從干擾角度得到解釋。
Hacker News front pageAI 評分69
自注意力可存超百萬條記憶：Transformer 記憶容量解讀
這篇博文把線性層、MLP 和自注意力解釋為不同形式的記憶儲存，並估算容量：在 64 維 key 下，線性層約存 64 條記憶，MLP 約 2700 條，自注意力可超過 100 萬條。它用干擾-訊號比衡量召回品質：儲存越多，鍵之間干擾越大，干擾等於訊號時達到容量；鍵正交時召回才精確。文章還指出梯度下降的一步可視為寫入一條 key 為輸入、value 為負梯度乘學習率的記憶，並配有互動式應用展示召回如何失敗。
機器之心● 精選AI 評分84
田淵棟參與創立的 Recursive 開源 40B 本地程式設計模型 Flint
田淵棟參與創立的 Recursive_SI 發布首個模型 Flint-40B-A2B，已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 開放權重。這是一個總引數 400 億、每 Token 僅啟用 25 億的 MoE 智慧體程式設計模型，在 M4 Pro MacBook Pro 上生成速度超過每秒 125 Token，在 64GB 記憶體的 NVIDIA RTX Spark 上超過每秒 150 Token。
量子位AI 評分40
通研院孵化團隊做 RSI 個性化 AI，用 LoRA 承載專屬能力
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI（遞迴自我改進）個性化 AI 路線：在共享基礎模型之上，用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋，只把反覆出現的模式用於增量更新；更新後要與舊版本在同一批任務上對比，退化就回滾。
機器之心● 精選AI 評分66
浙大等發布 WorldMemBench，評測影片世界模型記憶
浙江大學、復旦大學、螞蟻集團與南京大學團隊推出 WorldMemBench，用可控的“離開—回訪”鏡頭評測影片世界模型的記憶。基準含 260 個案例、23 個內容類別，分靜態記憶、動態記憶及影片品質、相機跟隨四個維度，測試了 HY-WorldPlay、LingBot-World 等九個模型。結果顯示靜態與動態記憶的強項分化：HY-WorldPlay 七項靜態指標全部領先，LingBot-World 動態記憶總分最高；
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分68
Percepta 發布 Spotlight 架構，記憶可無限增長
Percepta 公布新架構 Spotlight，用可讀寫記憶取代注意力機制，宣稱是首個實現記憶無限增長而不增加訪問成本的架構。每個 token 只讀寫少量記憶單元，稀疏度可任意調節，不像 MoE 那樣固定啟用比例。該架構把負責計算的智慧模組與存放知識、流程和狀態的記憶分離，模型權重不隨記憶增長而改變，可自行決定載入與覆寫，從而無需重訓練即可獲得新能力。
機器之心● 精選AI 評分72
Comma 用單主會話與共享事實清單實現 Agent 長期記憶
常駐型個人智慧體 Comma 公開了長期記憶的工程實現：每個工作區只保留一條主會話，所有 Agent 共享一份由快速決策模型 Jev 維護的事實清單，寫入前和每輪迴復後都由 Jev 判斷內容是否該共享、清單是否過時、Agent 是否偏離任務。團隊版按受眾劃分記憶，並用 Lean 實現的資訊流控制核心檢查每次對外傳送的讀者權限；等待外部事件由 Agent 自己編寫的 eBPF Loop 承擔，其記憶體隔離有約 4 萬行 Lean 證明。
Hacker News front pageAI 評分67
Anthropic 稱自複製 AI 蠕蟲或數月內出現
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
OpenAI NewsAI 評分35
Retell 每月處理 1 億通電話，GPT-6 Astra 登頂其語音基準
Retell AI 用 OpenAI 模型驅動其客服語音 agent，月通話量從 2026 年初的 3000 萬增至 9 月的 1 億通以上，其中 80% 通話由 OpenAI 模型生成回覆，累計消耗超 1 萬億 token。在 10 月 13 日的 vCX 基準中，GPT-6 Astra 以 89.7% 指令遵循率排名第一；發布前評測顯示 GPT-5.5 非幻覺率 88.0%、工具呼叫正確率 88.3%，均高於 Gemini-3.1-Pro 與 Claude-4.6。
量子位● 精選AI 評分86
Hinton、Bengio 等 22 位作者發首篇 RSI 論文，討論智慧爆炸
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
機器之心● 精選AI 評分84
Anthropic 研究：AI 可在廉價電視盒子上自主複製傳播
Anthropic 前沿紅隊發布研究，測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B，總價約 825 美元，生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點，但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠；
TechCrunch AI● 精選AI 評分78
Recursive 發布免費編碼模型 Flint，可在筆記本本地執行
Recursive 發布免費編碼模型 Flint，以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 開放下載，可在筆記本上離線執行。它是 40B 引數的混合專家模型，每次只啟用 2.5B 引數；在搭載 M4 Pro 的 MacBook Pro 上約 131 tokens/秒，約為同機 Gemma 4、Nemotron 3.5 Lightning 的兩倍；在 SWE-Bench Verified 上優於所有 50B 以下模型。
Anthropic Research● 精選AI 評分85
Frontier Red Team：小型模型或數月內可在 IoT 裝置自我複製
Frontier Red Team 的實驗顯示，小型 AI 模型可能再過數月就能在智慧烤箱、雜牌 Android TV 盒子等商用 IoT 裝置上自我複製：這類複製體沒有集中的關停點、倍增時間為數天，還能自行摸清陌生硬體，測試中 9B 模型在 9 類硬體裡有 8 類成功跑起推理。研究把複製拆為尋找目標、獲得執行、建立推理、繼續傳播四步，30B 以下模型已能完成多數單步但端到端串聯仍會出錯，簡化評測中 GLM-5.2 及更強模型可端到端複製。
X @AIatMetaAI 評分41
@AIatMeta: Two things make Muse Wonder suited for long-running, multi-step work an agent faces every day:
Meta AI 公布 Muse Wonder 的兩項核心能力，均面向 agent 每天要處理的長時、多步任務。Active Memory 讓上下文跨對話保留，並在相關時重新調出；Active Focus 讓模型在任務變難時繼續朝目標推進，嘗試替代方案、突破阻塞並堅持到完成。推文未說明上線時間、可用範圍與模型規格。
TechCrunch AI● 精選AI 評分83
Anthropic 警告即將觸及 RSI 閾值
Anthropic 在修訂版 S-1A 的風險因素中警告，公司可能很快達到其《負責任擴充套件政策》對“遞迴自我改進”（RSI）的定義，即 AI 大幅加速自身研發進展。檔案承認過去曾用 AI 開發新模型而未及時識別能力躍升；但也強調目前沒有任何模型越過該門檻，並承諾在可預見的未來仍保持人類監督。同期披露的財務資料顯示收入快速上漲、支出同步走高。
Ars Technica AIAI 評分69
Anthropic 警告小型 AI 模型或借 IoT 裝置自我複製
Anthropic 警告稱，最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力，進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲，感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示，真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰，因此結論有所保留，但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出，這類複製器沒有可集中關停的節點，難以清除，倍增時間以天計，但與普通惡意軟體不同，它能自行識別陌生裝置。
機器之心● 精選AI 評分73
上海交大 VaM 給機器人加任務進度記憶，連續 4 小時成功率超 95%
VaM（Value as Memory）把價值模型的近期預測作為任務進度記憶輸入動作策略，機器人在紙盒裝配任務中連續自主執行 4 小時，成功率超過 95%。方法基於 π₀.₅ 建置動作專家，用 GRU 編碼歷史價值與本體狀態，價值預測與動作生成非同步計算，策略直接讀取已快取的價值。真機消融顯示，相比去掉價值快取，最終成功率提升 29.4%；線上 RL 方案相比離線方案平均成功率再提升 32.8%，每個梯度步消耗的真實世界時間降低 57.8%。
X @lmstudioAI 評分22
@lmstudio
LM Studio 的模型頁面上線了 Recursive 的 Flint 模型，使用者可以在 LM Studio 內搜尋並下載該模型，頁面地址為 lmstudio.ai/models/recursive-flint。原文未披露引數規模、量化版本、許可協議與具體能力，這些資訊需要到模型頁面確認。