ICLR 2026 | LightMem：降低大型模型的长期记忆成本
大规模预训练模型虽然表现出色，但在处理“长对话、多轮交互和跨任务”等复杂场景时，依然面临两大挑战：其一为上下文窗口的限制，在对话持续增长的情况下容易出现信息过载；其二是中间环节的信息丢失问题，即便能容纳所有数据也不一定能有效利用。因此，引入“外部记忆系统”成为必要：将对话内容储存于长期记忆，并在需要时进行检索。然而这一方案的实际应用却带来高成本的问题：频繁调用大模型执行总结和提取、实时解决冲突以及
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千问3.5荣登全球开源大模型排行榜第四，仅用十分钟完成五小时内编程任务
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字节Seed运用化学理念革新AI技术 将DeepSeek-R1神经网络分解为分子结构
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千问3.5在Hugging Face社区中位居榜首，前十名开源模型中有八款来自中国 于2月24日，全球最大的AI开放平台Hugging Face发布了最新的开源大模型排行榜，其中阿里巴巴最新发布的原生多模态模型千问3.5荣登榜首。该模型自除夕夜发布以来，迅速引起
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轻舟智航重新回归高端市场：L2+车型量产已突破百万大关，城市NOA功能也下放到十万级车型中。 在自动驾驶领域，到2026年，“收敛”一词被广泛认为是行业发展的关键词之一。 技术层面而言，多模态的大模型、数据驱动及强化学习等新兴方法展现出一种阶段性“终局”的特点：
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中国团队在太空计算能力方面取得了领先地位：首次实现了通用大型模型的轨道部署，并计划通过发射2800颗卫星为数亿个硅基智能体提供服务。 一凡 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 岁末年初，全球AI竞争聚焦到了最新趋势—— 太空算力。 大洋两岸，近期你追
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近年来，基于大模型的文本检索技术取得了显著进展，最新的领先技术（SOTA）中，LLM Embedding Model 的参数量通常超过70亿。虽然相关性搜索性能得到了提升，但部署成本也随之大幅增加。众所周知，LLM Embedding Model 使用对称双塔架构，其中查询端和文档端常常共享同一完整的大型语言模型（LLM）。然而，一个长期被忽视的问题是：在
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