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用 AI 最让人崩溃的瞬间，莫过于你花半天纠正它把任务做对，换个新会话，它转头又踩进同一个坑里。模型做过了事，却没变成它的成长。跑通单次任务之外，它真正缺的是把反馈转化为经验，并在之后主动调用。
AI圈，最近集体盯上了三个字母：RSI。
清华大学THUNLP实验室联合面壁智能、OpenBMB等团队开源智能体操作系统PilotDeck 2.0，支持记忆可查可改、后台长任务与智能路由，并在复杂任务测试中将成本降低约83%。
在华为2026年全联接大会上，华为发布"灵衢"统一互联总线协议及昇腾960超节点、OceanStor M900 AI记忆存储等AI基础设施新品，使10万卡集群模型浮点算力利用率从20%提升至35%，并支持单集群100万颗AI处理器。
Memories.ai创始人沈俊潇在对话中阐述，记忆只是基础，公司真正聚焦于通过自建视频数据湖驱动物理AI实现"递归自我进化"（Physical RSI），其LVMM大型视觉记忆模型已与高通、英伟达达成合作，种子轮融资追加至1600万美元。
短短半年，我电脑里已经装了七八款Agent。但真正常用的只有那么一两款。其它的尝鲜后都慢慢吃灰了…
浙大与港大团队开源轻量化记忆路由器LayerRecall，通过选择性检索历史记忆并仅注入对长程信息敏感的特定DiT层，解决长视频生成中角色离场再返回时身份与属性丢失的问题，在MemoBench和MovieBench评测中取得Overall第一，且约6.6MB的路由权重可零再训练迁移至其他视频生成骨干。
过去一年，Coding Agent 正在迅速改变开发者写代码的方式。
背后由清华大学、北京大学等一众机构支持的 Agent Memory Leaderboard（中文名「记忆之巅排行榜」）放出了首期成绩，目前该项目上榜 Huggingface Spaces Trending 首屏。
对 Agent 来说，这种长期记忆能力，正逐渐成为影响实际可用性的一项基础能力。今天，Agent Memory Leaderboard（AML，记忆之巅排行榜）正式发布首期结果。