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3 天有情绪数据
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LLM之间的Engram记忆迁移依赖于读取器适配
研究人员开发了一种名为“Engram”的方法，用于在大型语言模型之间迁移外部知识。他们的研究表明，这种迁移的有效性更多地依赖于目标模型的“读取器”适配，而不是冻结的记忆内容本身。事实证明，双层四分支读取器能够显著提高跨模型复用率，在问答任务中几乎消除了同模型和跨模型知识迁移之间的性能差距。
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中国团队EverMind发布全栈自进化AI框架 · 追踪1个来源
中国研究团队EverMind发布了三篇论文，详细介绍了其自进化AI的全面方法，解决了该领域内的关键挑战。他们的工作侧重于改善AI的长期记忆和实现持续的自我改进，这一概念被称为NeoLab。与许多基于理论概念获得巨额资助的海外团队不同，EverMind提出了一个完整技术框架。他们的研究解决了安全修改AI运行逻辑、管理庞大且不断发展的技能集以及优化模型从错误中学习等问题。
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DeepSeek 的 Engram 模块实现了 Tokenizer 无关性
研究人员在 DeepSeek 的原始设计基础上，为大型语言模型开发了一个 Tokenizer 无关的 Engram 模块。新方法用多项式哈希取代了基于 XOR 的哈希，创建了一个联合嵌入空间，允许 Engram 嵌入在具有不同 Tokenizer 的模型之间重用。此修改实现了字节等价 Token 序列的哈希等价性，在保持可比性能的同时提高了 Engram 嵌入的可重用性。
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红熊智能完成数亿元融资，聚焦AI记忆科学
红熊智能已完成数亿元人民币的A+轮融资，公司估值近30亿元。这是其15个月内的第六轮融资，由浙江九维私募股权和嘉兴张源创业投资联合领投，现有投资方格力丰参与跟投。公司专注于其“AI记忆科学”，将OpenBear大语言模型与MemoryBear记忆系统相结合，构建原生智能体架构。融资将用于推进研究、深化模型整合，并拓展智能客服、营销、ChatBI、教育等领域的市场。
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Brex、Weaviate 和 Paper 增强 AI 代理的安全性和功能
Brex 开发了 CrabTrap，一个 HTTP/HTTPS 代理，旨在通过监控出站网络请求并根据观察到的代理行为自动起草安全策略来增强 AI 代理的安全性。这种方法旨在通过在传输层运行来平衡代理的实用性和安全性，尽管它无法捕获通过合法 API 调用进行的数据泄露。同时，Weaviate 推出了 Engram，一个与其向量数据库集成的内存和上下文服务，提供语义、情景和程序化内存，以提高 AI 助手的持久性和上下文管理。此外，一个名为…
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Codex 用户激增至 700 万，引发与 Claude Code 的辩论 · 跟踪 2 个来源
Codex 的用户增长经历了显著的飙升，到 2026 年 7 月中旬已达到 700 万活跃用户，在 GPT-5.6 发布后的前 24 小时内新增了超过一百万用户。这一增长轨迹引发了关于 Codex 是否已在用户数量上超越 Anthropic 的 Claude Code 的疑问。虽然 Codex 在周活跃用户数上领先，但 Claude Code 的每用户收入却远高于 Codex，这表明了不同的市场定位和用户群体。Codex 用户激增部分…
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AI 代理 Engram 将“遗忘”作为一项功能来改善记忆回忆
一个名为 Engram 的 AI 代理为全球 AI 黑客松而开发，它包含了一种新颖的遗忘机制来管理其记忆。与存储所有信息的传统代理不同，Engram 使用受艾宾浩斯遗忘曲线启发的指数衰减模型来稳定记忆，并通过检索来加强。这种方法允许记忆自然消退，除非被访问，从而防止了无限、无差别的无限数据存储的“杂物抽屉”问题。该代理还通过用新信念取代旧信念来处理矛盾，维护历史账本用于调试，并采用背包算法在严格的代币预算内打包相关记忆以供回忆。
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Engram 工具将 AI 代码记忆集中化以供团队共享
Engram 是一款新推出的开源工具，旨在帮助开发者管理其 AI 的代码记忆。这款文本用户界面 (TUI) 将 AI 的记忆集中化，允许使用标准的 Git 实践与团队共享。其目标是超越简单的文本搜索 AI 生成的代码。
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Engram 通过将知识嵌入权重而非仅限于上下文来引领AI“记忆”
AI初创公司Engram正在开发一种新颖的AI记忆和持续学习方法，旨在将专业知识直接嵌入模型权重，而不是仅仅依赖检索增强生成（RAG）或大型上下文窗口。该公司由理论神经科学和计算机系统架构领域的专家创立，他们认为这种方法将使AI模型能够更像经验丰富的员工一样运作，直观地理解特定的组织知识。Engram的策略涉及轻量级训练技术和适配器，并着眼于为每个人和每个团队打造个性化AI模型的长远愿景。
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Engram 为私有上下文 AI 模型融资 9800 万美元
Engram 已从 General Catalyst、Kleiner Perkins 和 Sequoia 等知名风险投资公司那里获得了 9800 万美元的融资。该公司旨在开发在单一公司私有数据上进行训练的 AI 模型，这与依赖更广泛互联网进行学习的模型有所区别。
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新的“User as Engram”方法通过大脑启发的记忆编辑实现LLM的个性化
研究人员提出了一种名为“User as Engram”的新方法，用于个性化语言模型，该方法借鉴了人脑的记忆系统。与目前将用户数据存储在外部或使用可能污染模型的每用户LoRA适配器的方法不同，这种新方法将用户内容存储为模型记忆表中的手术式编辑。这种方法显著减小了内存占用，并将间接推理准确性平均提高了5.6倍，同时确保单个用户数据不会对模型的通用推理能力产生负面影响。
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新的TN-gram模块提升LLM内存效率
研究人员推出了一种名为Tensorized Engram (TN-gram) 的新型大语言模型（LLM）记忆模块，旨在改进模型处理多词组模式的方式。与以往为不同n-gram阶数使用独立记忆结构的方法不同，TN-gram采用标准多项式（Canonical Polyadic）形式的共享因子。这种方法能够更有效地编码n-gram嵌入，并且在参数数量显著减少的情况下，展现出与现有Engram模块相当或更优的性能。
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新研究质疑 Engram 模块在图像生成中的作用
一篇新论文研究了 Engram 模块，该模块旨在通过联想记忆增强 Transformer 层，并将其应用于自回归图像生成。研究将 Engram 适配于视觉任务，并在一个在 ImageNet 上训练的模型上进行了测试，发现虽然它降低了计算负荷，但与标准的自回归基线相比，样本质量并未得到改善。进一步的实验表明，在此背景下，Engram 更像是一个门控架构通路，而不是一个内容寻址的记忆检索器。
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Lngram模块学习离散符号以改进序列建模
研究人员推出 Lngram，一种在潜在空间中运行的新型序列建模模块。与依赖分词的先前方法不同，Lngram 直接从隐藏状态学习离散符号并执行 N-gram 查找。这种方法在长上下文语言建模中表现出改进的性能，并且在添加到预训练模型时能有效整合领域知识。该模块在视觉-语言和视觉-语言-动作任务中也显示出潜力，表明其在文本之外具有更广泛的适用性。
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新的“错误归因差距”攻击针对人工智能记忆层
一篇题为《错误归因差距》的新研究论文，将“语义规范漂移”（SND）作为一种针对代理式人工智能系统的新型攻击向量。该攻击利用记忆层，使其难以与模型失准区分。SND 涉及将策略文档注入向量存储，丢失出处，并作为可信上下文重新出现，导致代理行为不当。该论文还提出了“反事实组合测试”和“记忆持久信息流控制”作为防御机制，声称在识别攻击来源和阻止相当比例的攻击方面具有高准确率。
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DeepSeek 的 V4 模型省略了 Engram 记忆模块，引发了讨论和新研究
DeepSeek 最新的 V4 模型显著省略了 Engram，这是一个与北京大学共同开发的创新记忆和效率模块。Engram 的设计目的是通过允许直接知识查找而不是重新计算静态信息来增强 Transformer，人们曾预计它将成为 V4 的基础组成部分。尽管 Engram 未包含在 V4 中，但其原理正在后续研究中被探索，包括用于多机部署的 CXL 内存池、其哈希机制的实验验证以及向视觉模态的适应。
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EngramaBench 评估 LLM 的长期对话记忆
研究人员推出了 EngramaBench，这是一个旨在评估大型语言模型长期对话记忆能力的新基准。该基准包含五个不同的角色和一百次多轮对话，查询内容测试事实回忆、时间推理和综合能力。在评估中，具有全上下文提示的 GPT-4o 取得了最高的总体分数，尽管一个名为 Engrama 的图结构记忆系统在跨空间推理方面表现更优。