Anthropic是如何设计Agent记忆的,对我们有何启发
Anthropic是如何设计Agent记忆的,对我们有何启发前不久,Anthropic 的工程团队在 11 月 6 日发了一篇文章《The components of agent memory》。里面有一个非常有意思的观察:很多被精心设计过的知识wiki或者Agent Memory准确率有时候还不如直接搜索原始文档高。但换个场景,过多的原始信息塞给模型,有时候也同样会让检索的准确率暴跌。
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前不久,Anthropic 的工程团队在 11 月 6 日发了一篇文章《The components of agent memory》。里面有一个非常有意思的观察:很多被精心设计过的知识wiki或者Agent Memory准确率有时候还不如直接搜索原始文档高。但换个场景,过多的原始信息塞给模型,有时候也同样会让检索的准确率暴跌。
这个接近 1 万 Star 的开源项目在 X 上火得一塌糊涂。
今天凌晨,Anthropic 一口气发布两款顶级模型 Claude Fable 5.2 和 Mythos 5.2。新模型在科学研究方面展示了多项成果,包括通过约 1000 个 AI 智能体协作,仅用 30 小时完成费马大定理证明的形式化。
智能体正从单打独斗走向多智能体协同。
智能体正从单打独斗走向多智能体协同。
有些 Agent,已经开始用「自己的电脑」替人干活了。
Anthropic发布Claude Fable 5.2和Claude Mythos 5.2,提升编程、推理与科研能力,1000个Fable 5.2智能体在30小时内完成费马大定理形式化。
大道不孤。
一位AI主编领着三位AI小编,分别盯紧前沿大模型、开源项目和大厂人事。
判断一个新生赛道是不是从潜龙勿用走向见龙在田,要看行业做题家们有没有开始追新的度量衡