• 由卡帕西创建的 LLM Wiki 现已成为 Hermes-Agent 的内置技能，点击标题不妨一试。Hermes Agent集成LLM-Wiki，将零散知识转为可复用的结构化资产。通过三层架构与自动流程，实现知识持续积累，让AI越用越聪明。 Hermes Agent结合[url=h
  • 赋予OpenClaw代理了一个共享的大脑。它们不再愚蠢了！ OpenClaw智能体集体犯傻，根源从来不在模型能力，而在信息隔离！一堆智能体各干各的，能力再强也会集体掉智商。 真正拉开差距的关键动作只有一个： 所有智能体读同一套文件，用同一份现实做判断！ 一个共享大脑，立刻把散兵游勇变成合唱团。 这是
  • GBrain用结构化知识库和自动循环机制，给AI装上持续增长的长期记忆，实现信息积累、认知优化与完全可控。 GBrain的本质不是“一个知识库工具”，而是把AI从“无记忆应答机器”升级成“持续进化的认知系统”。它通过“读→写→同步”的闭环，把你所有生活数据转化为结构化知识，再通过检索与上下文增强，让 icon
  • 长时间运行的AI智能体需要持续学习能力。目前主流方案依赖提示词压缩与递归子智能体，同时探索在线微调与记忆机制管理。围绕稳定性、长期记忆与计算效率，新的智能体架构正在形成。 ### 当AI拥有像人一样的长期记忆，整个智能体世界才真正开始进化 如果一个AI智能体，就是个能自己干活儿的程序小哥，连续工作好 icon
  • 核心观点摘要：持续学习是AI领域最硬核的挑战之一，传统思路想着怎么更新模型权重，但这篇内容提出了一个更简单粗暴的方案——让AI像人类程序员一样用代码和文件系统来实现持续学习。 给AI一个终端、一个文件系统，让它自己写代码、存技能、建文件夹，用grep搜索记忆，用文件夹做层次化存储，这就是"Cod icon
  • 规模时代结束之后，伊利亚·苏茨克维到底端出了什么！ SSI首个模型即将落地，一场关于AI学会“边干边学”的认知手术即将开始！ 2026年8月，一个估值320亿美元、员工仅33人的AI实验室，即将推出它的第一个模型。这家名为“安全超级智能”（Safe Superintelligence，简称SSI）的 icon
  • 递归式语言模型通过主动拆解、搜索与逐层总结，让大模型在长文本、代码库和研究资料中保持稳定理解能力，彻底改变上下文使用方式。 大模型真正的瓶颈从来不在智商，而在一次性塞进脑子的纸张厚度，递归式语言模型把“硬塞”升级成“主动翻书”，这是一次使用方式的代际变化。 传统的聊天机器人像是一个试图一口吞下整头大 icon
  • AI考了个95.5分，比人类专家还高，但你猜怎么着？出题人慌了。 ARC-AGI-3这个专门用来考AI抽象推理的魔鬼测试，之前把各路大模型按在地上摩擦。GPT-5.6 Sol只有7.8%，Claude Opus 4.8只有1.5%。然后Prime Agent拿着Claude Opus 5跑出了95. icon
  • CoT与潜在思维彻底讲清：循环Transformer为何更强以及任务选择指南！ 期刊/发表日期/原文标题/作者背景： arXiv / 2026-01-30 / A Formal Comparison Between Chain of Thought and Latent Thought / 东京大学 icon
  • OpenClaw 这种新型代理架构把 AI 能力直接塞进操作系统底层，让代理既能操控本地文件又能上网冲浪，还能通过短信聊天。这玩意儿一出来，48 小时内就炸出一堆 AI 社交网络平台。这些平台让 AI 代理互相勾搭，搞起了"递归训练"——AI 自己生成训练数据喂给下一代，彻底打破人类数据瓶颈。 AI icon
  • AI越改越蠢的真相，被这个机制一刀砍断！这个开源项目Autoreason，说白了干了一件特别反直觉但又特别关键的事：给AI一个“收手的能力”。 很多人以为AI会改就代表会变好，结果现实直接打脸，模型一旦进入反复自我修改，就像一个写作业的学生越改越乱，越改越怀疑人生。 Autoreason盯住这个核心 icon
  • 一个开源AI编程工具，在抽象推理测试中拿了高分。但跑同样的任务，令牌烧掉两倍。更强还是更费，账怎么算。 Prime Agent是Prime Intellect发布的开源AI编程智能体，核心设计是给模型一个持久的IPython内核作为唯一工具。它基于递归语言模型和持续harness两大抽象，让模型通过 icon
  • AI长期记忆仍是未解难题，原始记录与衍生总结各有缺陷。无限上下文不解决根本，成本与性能双重恶化。评测无法捕捉真实关系弧线，每个系统都在取舍中挣扎。 --- ### 记忆的终极梦想，一个谁都够不着的地方 大家都希望聊天AI能记住你上个月说过的话，甚至去年吐槽过的那家餐厅。这个梦想听起来很简单，不就是记 icon
  • 别让模型背书了！RLM直接教它写程序，传统Agent被掀桌！RLM让模型写程序代替背文本，通过代码沙箱递归调用解决长上下文难题。predict-rlm工程化落地，小模型靠此法反超大模型。 RLM全称Recursive Language Models，翻译成人能秒懂的话就是：我们把大模型这个“脑子”直 icon
  • 匿名模型一天一个样，免费Ox Alpha到底在隐藏什么！ 如果你昨天问过它一个问题，今天再问一遍，答案变了，而且变得更好，这太诡异了！ 2026年8月20日，一款名叫Ox Alpha的模型悄悄出现在OpenRouter平台上，没有发布会，没有技术报告，甚至没有署名公司，唯一的标签就是“免费”和“St icon
  • 每次跟AI聊天都像在教鱼爬树：教会了，转头就忘。 这大概是当下最让人憋屈的科技真相——你花半小时跟AI解释清楚一个项目背景，它答得头头是道，但下次打开新会话，它又像失忆了一样。每次对话都是一场“从零开始”的轮回。 所有大模型都卡在这道坎上：上线之后就 icon
  • 睡眠不是人类的专利，大模型也得按时上床。 大型语言模型在处理连续不断的新数据时，会像考前突击的学生一样，学完后面忘光前面。最新的研究指出，解决这个“灾难性遗忘”问题的关键，可能就藏在人类睡梦中的记忆巩固和“做梦”过程里。这项关于“知识播种”和“主动/睡眠阶段”的设计，为AI的持续学习提供了全新的生物 icon
  • 压缩，是智能体版本的RNN循环；递归RLM，是智能体版本的注意力机制！ 2026年8月16日，一条推文引爆了AI圈的技术暗线，评论区里研究者们围绕一个核心矛盾吵翻了天：智能体到底该“压缩”记忆，还是该“递归”索引？ 这场争论指向一个反常识的判断——Transformer的注意力机制，可能才是限制AI icon