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建设网站的模板下载,wordpress用户登录插件,wordpress 主题 language,视觉设计和ui设计有什么区别近年来#xff0c;大语言模型智能体正从静态模型向具备自主推理与工具调用能力的动态系统演进#xff0c;而程序性记忆#xff08;procedural memory#xff09;作为内化“如何做”知识的关键机制#xff0c;有望显著减少冗余试错、提升任务泛化能力。然而#xff0c;现有…近年来大语言模型智能体正从静态模型向具备自主推理与工具调用能力的动态系统演进而程序性记忆procedural memory作为内化“如何做”知识的关键机制有望显著减少冗余试错、提升任务泛化能力。然而现有方法多采用“被动累积”范式将记忆视为静态、仅追加的档案库难以支持动态推理与持续优化。为弥合静态存储与动态认知之间的鸿沟**上海交通大学联合阿里通义的研究者们提出 ReMeRemember Me, Refine Me——一个面向经验驱动的智能体进化框架通过多维度蒸馏、上下文自适应重用、基于效用的精炼三个核心机制重构记忆生命周期。**在 BFCL-V3 与 AppWorld 基准上的大量实验表明ReMe 显著优于现有方法刷新了智能体记忆系统SOTA。尤为关键的是实验揭示了“记忆扩展效应”配备 ReMe 的 Qwen3-8B 模型在 Avg4 和 Pass4 指标上分别超越无记忆的更大模型 Qwen3-14B 达 8.83% 与 7.29%证明高质量的自进化记忆可作为一种计算高效、替代模型规模增长的终身学习路径。论文标题Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.10696项目链接https://github.com/agentscope-ai/ReMe01方法图2 ReMe框架图如图2所示ReMe 框架包含三个相互关联的阶段经验获取、经验重用和经验精炼。在经验获取阶段总结模块分析智能体生成的轨迹包括成功与失败的轨迹并将其中可操作的知识提炼为结构化的经验池。在经验重用阶段面对新任务时检索模块从经验池中召回相关经验这些经验随后被融入智能体的上下文以增强其推理能力和任务求解表现。最后在经验精炼阶段系统持续优化经验池通过纳入新的可靠经验并剔除过时经验确保经验库在长期使用中保持相关性并能适应不断变化的任务需求。1经验获取首先将智能体经验ε定义为代理执行见解的结构化、可泛化的表示。每个单独的经验E ∈ε 表示为E ⟨ ω, e, κ, c, τ ⟩,其中ω指明指明何时使用该经验e 表示核心经验内容κ {κ1,κ2,…,κm}是用于分类的相关关键词集合c∈[0,1]量化置信度分数τ 表示所使用的工具。ReMe 框架通过系统化流程构建高质量的初始经验池首先执行智能体 LLMexecute 在多个训练任务上采样多条执行轨迹以覆盖多样化的成功与失败路径随后总结模型 LLMsumm对这些轨迹进行多维蒸馏包括识别成功策略、分析失败原因以及对比成功与失败的关键差异从而提炼出结构化、可复用的经验接着通过 LLM-as-a-Judge 机制验证经验的准确性、可操作性与价值并利用相似度去重去除冗余内容确保经验池的紧凑性与多样性最终所有有效经验以其使用场景的嵌入向量为索引存入向量数据库。这一流程为后续高效检索和策略性推理提供了坚实基础。2经验重用在经验重用阶段ReMe 通过检索、重排序与重写三步机制将历史经验有效适配到当前任务首先利用高性能嵌入模型对任务查询与经验池进行相似性匹配召回 top-K 最相关的经验其次可选地引入上下文感知的重排序模块LLMrerank结合当前任务的具体约束和目标精细化评估经验的相关性最后通过重写模块将多条原始经验整合为一条连贯、聚焦且任务导向的指导文本提升其直接可用性。这一流程不仅增强了经验的即时效用还使智能体能够在复用既有知识的同时保持灵活、上下文敏感的推理能力实现利用与探索的有机平衡。3经验精炼ReMe 框架通过经验精炼机制来实现经验池的动态优化在添加新经验采用选择性添加策略仅将成功完成任务的轨迹进行蒸馏提炼出结构化、可复用的经验并存入经验池。尽管在初始构建阶段可通过多条失败轨迹的联合分析提取有价值的信息但在实时任务执行中单次失败轨迹往往缺乏足够的上下文支持准确归因容易生成误导性经验。此外采用失败感知反思机制当任务失败时由 LLMsumm 分析失败原因并生成改进建议LLMexecute 基于建议重新尝试仅在新尝试成功时将所得洞见存入记忆并限制最多进行 3 轮自我反思以防陷入无效循环。ReMe持续记录现有体验的状态包括总调用次数f和历史效用u每次其调用有助于成功完成任务时效用就会增加1。当经验 E ∈ ε 频繁被调用但未能提高新任务性能时它将被删除通过整合上述组件ReMe 构建了一个能够自我进化的经验池既能保留高质量的经验以塑造智能体的长期行为又能灵活适应新的任务需求。02评估表1 ReMe与基线模型在BFCL‑V3、AppWorld基准测试上的性能比较表1展示了ReMe在Qwen3系列模型上于BFCL-V3和AppWorld基准测试中的主要结果。总体而言**ReMe在三种不同模型规模下均取得了最高的平均任务成功率始终优于无记忆基线方法以及其他具有竞争力的基线记忆系统。**具体而言在Qwen3-8B模型上ReMe相较于无记忆基线方法在Pass4指标上平均提升了7.29%在Avg4指标上平均提升了8.83%。Pass4指标的提升表明检索到的经验能够有效拓宽探索空间从而提高在多次尝试中至少找到一个成功解决方案的概率。**ReMe 动态版本在所有模型规模和基准测试中始终优于其静态版本凸显了在任务执行过程中进行自适应经验精炼的重要性。此外与基线方法相比ReMe动态性能有突出的稳定性。**例如LangMem在BFCL-V3上表现良好但在AppWorld上的性能显著下降。相比之下ReMe在BFCL-V3和AppWorld两个基准测试中均展现出卓越的一致性。ReMe 倾向于降低多次运行之间性能的标准差尤其是在较大模型上更为明显。这表明 ReMe 不仅提升了整体性能还增强了模型输出的鲁棒性与可靠性。值得注意的是配备ReMe的小模型可以与甚至超越无记忆的大模型。例如Qwen3‑8BReMe动态的平均Pass4分数超过了朴素Qwen3‑14B模型。类似地Qwen3‑14BReMe动态超过了无记忆Qwen3‑32B的整体性能。这表明有效的记忆机制可以显著缩小不同模型规模之间的性能差距。图5 使用与未使用 ReMe 时失败任务的统计情况研究者对 Qwen3-8B 模型在 BFCL-V3 基准上使用与未使用 ReMe 时的错误模式进行了分析。图5a所示失败案例总数从 62 个减少到 47 个。ReMe 修正了 17 个基线独有的错误仅引入了 2 个新错误。此外进行人工审查并对每类失败案例进行归类以考察 ReMe 对不同错误类型的影响如图5b所示。推理错误显著减少从 22 降至 14表明ReMe能有效利用过往经验增强其多步推理能力从而减少早期错误的传播。动作遗漏错误也出现了中等但具有实际意义的下降这有助于智能体识别多轮任务中缺失的操作步骤尤其是在需要顺序工具调用或状态追踪的任务中。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】