可写性与通路：面向寻址记忆的知识注入受控研究
一项受控研究考察向寻址条件记忆事后注入知识的可行性，结合 GPT-2 对照实验与 Qwen3.8-Flash-Next-FP8、DeepSeek-V4.1-Flash 的生产记忆实验。GPT-2 各实验组均能复现 50 条训练补全，但自然问题目标串命中平均仅 5.3%（row-only）、28.7%（无锚定投影更新）、22.0%（有锚定），严格答案得分均为零。结果显示写入可行但有边界，首 token 排名提升不代表完整答案成功。
#记忆/身份
新闻、仓库与研究，按时间排列。
arXiv · cs.CLAI 评分4040 arXiv · cs.AIAI 评分4242 FlashAttention with Statistics：面向紧凑幻觉检测器的低开销注意力特征
研究者提出在 FlashAttention 前向传播中直接累积注意力统计量，无需显式构建注意力矩阵，用于训练紧凑幻觉检测器。在 H100 上，五个已发表检测器所需统计量对 Qwen3-8B 前向（2K token）仅增加 16% 延迟，35K 时降至 1.4%，每 response token 存储 22.5 KiB。基于 0.6B–8B 冻结 Qwen3 代理模型训练的探针表现强劲：4B 代理在三个 benchmark 中的两个上 F1 超过九个最强零样本 4-9B LLM 评判，注意力特征在 12 组 benchmark-代理配对的一半中显著提升 F1。
arXiv · cs.AIAI 评分4444 LLM 功能子网络定位：CiMEO 框架实现高效持续学习
研究者提出 Function-isolated Memory-Efficient Optimization（CiMEO）持续学习框架，通过梯度归因分析定位 LLM 中认知相关的功能子网络，将训练样本路由至对应子网络，把参数更新和优化器状态限制在选定区域。在 140 万条顺序指令上，CiMEO 在覆盖编程、考试型任务和数学推理的五个生成式 benchmark 中取得对比方法的最高平均性能，同时缓解灾难性遗忘。子空间重叠与主角度分析表明局部化更新有助于保留预训练表征。
arXiv · cs.AIAI 评分5050 研究重新审视多轮工具使用中工具图记忆的作用
arXiv 论文 2610.21571 在九个模型和两个基准上评估工具图记忆（tool graph memory），发现其很少显著优于基线，且有限收益需付出两倍以上的 LLM 调用成本。其引导往往不正确，随机或无引导也能保留大部分收益，表明收益源于额外计算而非记忆本身；将同样经验存为文本洞察几乎不增加调用且效果更好，作者据此建议记忆宜作为软先验而非规定下一步工具。
arXiv · cs.AIAI 评分4444 AVALON：基于人类先验拓扑记忆的零样本室内导航框架
AVALON 是一个面向"人类熟悉但机器人未见过"场景的零样本室内导航框架，无需预先建图或场地训练，仅需楼层平面图、地点线索和初始拓扑-里程计对齐即可部署，并通过人机记忆协同更新融合人类指定的任务约束与机器人实地验证证据。在 Unitree Go2 上的实验显示，AVALON 结合 X-NavDP 完成 12.81 m 的Intersection-to-Dining任务仅用时 46.4 s（5/5 成功），比 DimOS-Go2（78.5 s，4/5）节省 40.9% 机器人时间，而仅用策略的 X-NavDP 在 5 次运行中全部超时。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分3030 
StaySignal：一个预测团队自愿离职的开源项目仓库
GitHub 上的 StaySignal 项目为团队或组织预测自愿离职概率，并生成可问责的 People Partner 审查。项目使用虚构公司 Larkspur Systems 的全合成数据，统计模型计算概率、数仓计算指标、服务端规则控制访问，LLM 智能体仅负责路由问题、编排工具和解释结果。目前脚手架、ADR、模型卡等已完成，engine 和 warehouse 建设进行中，公开 demo 尚未部署，日期未定。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3030 ZCode 学习手册：面向日常电脑工作的中文互动教程发布
mammger 发布 zcode-study 仓库，一套用原生 HTML/CSS/JavaScript 编写、适合 GitHub Pages 的 ZCode 中文互动教程。十三个主题约 81 分钟，按“原理→问题→功能→操作”组织，覆盖模型、上下文、Agent、Skill、插件、流水线等，首页功能地图还涵盖 Command、Memory、编辑历史等能力。所有交互为预设教学模拟，不调用真实模型，无需 API 密钥；推送 main 分支即可经 GitHub Actions 自动发布。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2222 
RP 逻辑基准测试：记忆、情感与保密能力（Reddit r/SillyTavernAI）
Reddit 用户自建了一套测试角色扮演逻辑的基准，让模型阅读角色档案和多轮故事中的散落线索与秘密，再以特定角色写出下一轮，共 27 项任务、满分 1000 分，覆盖本地与 API 模型。测试只考察逻辑而非文笔，故事由 AI 生成，评分由 gpt-6-astra 担任 AI 评审，作者提醒结果仅供参考。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分6262 Matryoshka 开源 RLM 工具：用符号命令处理超出上下文窗口百倍的大文档
laurakumar 在 GitHub 发布 Matryoshka，基于 Recursive Language Models 论文，让 LLM 输出 Nucleus S 表达式命令、由 Lattice 逻辑引擎对文档执行，无需向量库或分块即可处理超出上下文窗口 100 倍的文档。句柄式存储用内存 SQLite 加 FTS5 索引，宣称节省 97% 以上 token；Memo 记忆垫在 30 轮会话示例中从 836K token 降到 57K，节省 93%。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5656 Mitos 开源：为 AI 编程助手记录架构决策的记忆层
dovahkiin-v 在 GitHub 发布 Mitos 早期版本，一个记录 AI 编程协作中架构决策的记忆层，记录每条决策、被否决的备选方案及后续决策的取代关系，并通过 MCP server 让 agent 决策前查先例、决策时记录。底层用 decisions.md 及季度归档作为人类可读源，SQLite 加本地 Qdrant 做语义检索，支持 mitos surface、record、query 等命令与 git commit 门禁，已上架 PyPI 和 MCP Registry，采用 Apache 2.0 许可。作者称一个月高强度 LLM 设计评审产生近 900 条决策记录，超出人工可管理范围。
推荐理由：作者给出决策记录的存储结构与三个核心命令，并说明 markdown 为源、图与索引可重建的降级设计，方法可直接迁移。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5757 lx-0 开源 llm-wiki：把个人数据编译成可查询的 Obsidian wiki
lx-0 发布 llm-wiki，一个基于 Claude Agent SDK 的个人知识编译引擎，把会话日志、剪藏、截图、邮件、日历等原始数据编译成带 wikilink 的原子 Markdown 文章，在 Obsidian 中渲染为可导航 wiki，并注入每个 AI agent 会话作为上下文。核心选择是编译时一次性蒸馏、查询时直接读 Markdown，不做 embedding 和逐次检索；内置 11 个采集器、8 个心理量表自评工具、lint 自检与本地 Ollama 好奇心循环，支持 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor 的会话钩子。项目为 MIT 开源，作者强调这是单作者原型，CLI、文件布局和配置模式随时可能破坏性变更，无兼容性承诺。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5454 Jaro29 开源 llm-second-brain：把 AI 聊天记录编译成 Agent 可引用的长期记忆库
Jaro29 在 GitHub 开源 llm-second-brain，一个 Obsidian vault 工具，把多年 AI 聊天导出整理成策展式长期记忆，作为 Hermes Agent、Claude Code、Codex 等 Agent 的统一事实来源和人类可读的 wiki。核心思路是编译而非检索：每段值得保留的对话变成单主题笔记，笔记再编译成实体 wiki 页，Agent 关于用户的每个断言都必须引用可回溯到原始出处的笔记。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分4848 
Cognito-AI_Sidekick：集成 RAG、笔记与 MCP 的 AI 浏览器侧边栏助手
GitHub 上的开源 Chrome 扩展 Cognito 是一款 AI 侧边栏助手，集成 RAG、TTS/STT、笔记与自定义 persona。其混合检索将 BM25 与语义嵌入加权融合（final_score = α * BM25_score + (1 – α) * semantic_score），支持 9 个原生工具及 MCP 工具、短期与长期记忆，笔记可导出为带 YAML frontmatter 的 Markdown 以适配 Obsidian，并可通过 Ollama 连接 llama3 等本地模型。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分4444 BarotraumaLLMAI：让 Barotrauma 船员机器人变成 LLM 智能体的开源 C# 模组
开源 C# 服务端模组 BarotraumaLLMAI 将《潜渊症》每个船员机器人变成独立 LLM 智能体：机器人定期接收 JSON 观察，通过 tool calling 让 LLM 选择行动，由游戏原生指令执行，走路、焊接、治疗和战斗仍由原版 AI 处理。支持 OpenAI 兼容 API（Ollama、vLLM、OpenRouter 等）和 Anthropic，机器人可互相通信、记笔记、跨回合记忆玩家偏好，玩家可用聊天文本下达指令。代码含 217 个测试并通过模拟器验证，尚未在真实游戏中运行。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分2525 mrwogu/hassio-addons：Home Assistant 插件打包仓库
GitHub 上的 mrwogu/hassio-addons 仓库将多个上游项目打包为 Home Assistant 插件，支持 amd64 与 aarch64 多架构镜像，涵盖 VPN 客户端（OpenVPN、WireGuard）、PDF 处理、SSO 身份认证、工作流自动化、任务管理等应用。Renovate 每 6 小时检查上游发布，更新经 3 天缓冲、PR、适配器测试与构建后自动合并，发布不可变 GHCR 镜像。仓库集成代码采用 MIT 许可，打包应用保留各自上游许可。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分4444 Lsinxcoy 开源自进化常驻 agent divine-wisdom-core
GitHub 上的 divine-wisdom-core 是一个自进化常驻 agent，核心能力为记忆与自改进，内置七器官架构、八质量门、999 轮任务执行核与全屏 TUI，支持一行安装和 dwc update 自更新。项目含 1598 项 pytest 全绿、gate.py 8/8 的四层验证，进度记录 R1–R250、271 commits。
GitHub · 灵魂体仓库精选AI 评分6666 Engram 开源 AI Agent 持久记忆层，LongMemEval 达 78.1%
heybeaux 开源 Engram，一个面向 AI Agent 的持久记忆层，支持语义搜索、知识图谱、Dream Cycle 自动记忆整合和本地嵌入，提供 Docker Compose 自托管、MCP 服务器和 TypeScript SDK，采用 Apache 2.0 协议。在 LongMemEval 500 题评测中端到端准确率 78.1%，其中时间推理从 32.3% 提升到 72.9%，多会话召回从 42.1% 提升到 71.4%；云托管版即将推出，可加入 openengram.ai 等候名单。
推荐理由：README 给出了 LongMemEval 78.1% 的分项成绩和三轮迭代过程，还附与 Mem0、Zep 的功能对比，便于评估是否自部署。
GitHub · 灵魂体仓库精选AI 评分6868 z80dev 开源 Lemon：常驻后台的编码智能体运行时
z80dev 发布开源编码智能体 Lemon（MIT 协议，pre-1.0），以 Elixir/OTP daemon 形式常驻本机，会话、记忆、技能、定时任务和子智能体都在受监督的运行时内，关掉终端后任务继续运行。终端 TUI、浏览器、CLI、Telegram 和 Discord 连接同一运行时，可从手机接手任务；支持 /plan、/rewind、审批、checkpoint、git worktree 并行任务、跨会话记忆与技能草稿，可接入 ChatGPT/Claude 订阅或 Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek、Qwen 等 API 及本地模型。仓库还含 LemonSim，用于以可回放验证的方式对比模型行为。
推荐理由：Lemon 把编码智能体做成常驻 daemon，会话、记忆和定时任务都在自托管的 Elixir/OTP 运行时里，关掉终端也不中断。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5353 whisperwick 开源：村民全是 LLM 智能体的村庄模拟原型
Soba101 开源 whisperwick，一个每个村民都是 LLM 智能体的小村庄模拟原型，核心规则是智能体只决定意图，世界引擎决定事实真相。项目已完成第 4 周，村民拥有各自人格、信念与信任并能引用记忆来源，玩家的谎言可通过 whisperwick trace 追溯传播链；第 5 周将做后果与结局。全部本地运行（RTX 5090 上的 Ollama），无付费 API，MIT 许可。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分5353 
基于少女前线2角色 Klukai 的自托管 AI 伴侣系统发布 v1.1.0
Al-Sarraf-Tech 在 GitHub 发布 Klukai AI 伴侣系统 v1.1.0（core API 1.1.0、Flutter 1.1.0+2），以少女前线2:Exilium 角色 HK416 为原型，支持对话、记忆、好感度阶梯（0-9 级、48 种情绪）、生日与月度结算等仪式功能。记忆采用三层架构：Redis 会话、Qdrant 情节记忆、PostgreSQL 事实数据，且数据只增不删。交互主模型可选 Claude Sonnet 5.5，语音用 RTX 3090 上的 XTTS（24 kHz），图像生成默认走本地 ComfyUI，新部署默认本地提供商、云服务额度为零，状态与档案保存在用户自控硬件上。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分7070 PRME v0.14.2 发布：面向 LLM 应用的本地优先可嵌入记忆系统
dwamianm 发布 PRME v0.14.2，为 LLM 应用提供本地优先、可嵌入的持久记忆，基于 append-only 事件日志、类型化关系图和混合检索，默认后端在本地目录运行，也可选 PostgreSQL 部署。系统保留来源证据、追踪声明变化，并把相关记忆打包进可配置的 token 预算；基准测试在 2026 年 9 月 25 日以 v0.13.0 检索默认值和每题 3,996-token 记忆上下文测得 LongMemEval-S 90.6%、LoCoMo 非对抗题 81.2%。支持 Python 3.11+ 同步与异步客户端，提供 HTTP、MCP 及 LangChain/LlamaIndex 集成，采用 Apache 2.0 许可。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7070 
MemTensor 发布记忆基础模型 MemT-1.0 系列，Nano 版权重以 Apache 2.0 开放
MemTensor 在 Hugging Face 发布记忆基础模型 MemT-1.0 系列，含基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 Nano（36B 总参数、3B 激活）和基于 DeepSeek-V4-Flash 的 Flash（288B 总参数、17B 激活），Nano 权重以 Apache License 2.0 开放。模型将动态本地记忆与可训练超记忆内置到模型计算中，推理时无需访问原始上下文，128K 历史长度下持久状态大小恒定、存储约为全上下文 KV cache 的 1/66；在 11 项记忆基准上 Flash 和 Nano 在参数化记忆方法中分列第一、第二。
推荐理由：模型卡给出了记忆架构设计、两阶段训练流程和11项记忆基准的排名，适合想了解参数化记忆方案落地方式的读者。
arXiv · cs.AIAI 评分4141 Continuum Attention：用连续积分替代离散查找的注意力算子
论文提出 Continuum Attention（CA），一种因果 Transformer 注意力算子，将离散 key/value 查找替换为对连续分段线性记忆曲线的积分，通过闭式指数矩实现精确归一化注意力，梯度解析可导，支持并行 GPU 实现，保持二次序列复杂度。相比 softmax 与 focal attention，CA 分别将验证集平均负对数似然降低 0.0200 和 0.0480 nats per byte，在独立验证切片上比最强 softmax 基线低 0.0457 nats per byte。
arXiv · cs.CLAI 评分3737 MMLA-RSI：通过 RTT 与 RTMA 实现递归自我改进
arXiv 技术报告提出 MMLA-RSI，一种在 Memory-Mediated Learning Architecture 中的递归自我改进方案，包含两条实现路径：Reasoning-Time Training（RTT）修改策略状态 Φ，Reasoning-Time Memory Adaptation（RTMA）修改权威记忆 M，且各自的适配方法本身也是改进对象。在四候选程序选择任务中，保留 LARC 反馈更新使两个训练初始化的期望误差分别降低 24.65 和 36.65 个百分点；两条递归路径的联合实现已给出规范，但其有益递归链与发现效率仍有待评估。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5656 TreeFlex 论文提出让 Agent 自主导航搜索树的框架
Dongzhuo Li 等人在 arXiv 发布 TreeFlex 框架，让 Agent 用单个模型以 Reflection 和 Execution 两个角色自主决定在搜索树中深化、分支、回溯或验证，摆脱单一上下文里陈旧信息挤占容量的限制。导航、任务动作、检查点与提案审核通过树感知改造的 GRPO 联合训练。4B 模型经小规模 RL 后在深度研究基准达 48.8% 准确率，高于 flat ReAct 的 41.5% 和 FoldAgent 的 42.8%，Pass@8 高出约十分；9B 模型在 SWE-bench Verified 解决 54.9% 任务，高于 FoldAgent 的 43.3%。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.20334v1
推荐理由：论文给出 TreeFlex 与 ReAct、FoldAgent 在相同上下文限制和相同起点模型下的对照数据，可比较搜索树导航带来的具体提升。
arXiv · cs.CLAI 评分4444 FOLD：面向长上下文投机解码的无位置远端记忆方法（arXiv 论文）
arXiv 论文提出 FOLD，一种免训练的长上下文投机解码方法，保留精确局部位置并将远端条目作为共享位置的远端记忆处理，通过锐化注意力缓解注意力稀释。在六组 target-drafter 组合、最长 256K tokens 的基准上，FOLD 多数情况取得最高加速，最佳案例将相对自回归解码的加速从 2.08× 提升至 4.22×。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5454 Cortex：将上下文固化为参数化记忆的记忆巩固方法
arXiv 论文提出 Memory Consolidation 框架，将上下文带来的增益内化为参数记忆，同时保持非目标能力，并统一了上下文编辑、技能学习与行为引导三类任务。配套提出 Cortex 方法，通过生成前瞻性查询预测上下文用途，并将上下文条件输出蒸馏为可合并的低秩或结构化前馈网络更新。在 4B 至 120B 的稠密与 MoE 骨干（含纯文本与多模态模型）上，Cortex 在多数评测设置中处于巩固-保留 Pareto 前沿；对 14B 模型做 50 次连续事实编辑后，Cortex-Structural 恢复 88.9% 的上下文增益，同时保留 99.8% 的原始非目标性能。
推荐理由：论文给出了跨 4B 到 120B 多种骨干的实测数据，包括 50 次连续编辑后 88.9% 增益恢复与 99.8% 非目标保留率。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5757 arXiv 论文提出让 LLM 智能体学会遗忘以扩展自动科研发现
arXiv 论文《Scaling Discovery Requires Forgetting》提出，LLM 智能体自动科研的三种扩展策略（单智能体长迭代、并行、并行通信）都会因历史累积而停滞，智能体被自身过往尝试锚定，编辑越来越少且越来越小。论文的方法是周期性丢弃搜索状态（包括各智能体会话与候选历史），从当前最优候选重启搜索。在启发式编程、kernel 优化和模型训练四类任务上，相比并行智能体最高提升 15%，相比单智能体最高提升 39%。论文链接：https://arxiv.org/abs/2610.20563v1
推荐理由：论文指出 LLM 智能体自动科研随历史累积而停滞，提出定期丢弃搜索状态重启，在四类任务上给出量化对比。
arXiv · cs.CL精选AI 评分6363 Latent Compaction：用测试时训练压缩 KV cache 并保持检索精度
Yingfa Chen 在 arXiv 发布 Latent Compaction 方法，通过测试时训练学习文档级紧凑 KV cache，模型权重全程冻结，训练只用关于文档的通用提示词、不接触下游问题与答案。在 RULER 上 32 倍压缩达到 96.7% 准确率，对比 KVZip+ 的 40.0%；在 RULER、LongBench 和 Phonebook Lookup 上均超过预算匹配的压缩基线，并在 Qwen3 与 MiniCPM5 两个模型上取得检索提升。代码已开源。
推荐理由：论文给出在 RULER 上 32 倍压缩下 96.7% 对 40.0% 的对照数据，可据此评估 KV cache 压缩方法的实际保留能力。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分4949 Amnibro 开源本地 AI 助手 Amni-Ai：4 GB VRAM 可跑、兼容 Ollama 与 OpenAI API
Amnibro 在 GitHub 开源本地 AI 助手 Amni-Ai（Adam），采用 GF(17) 无损纹理压缩权重，4 GB VRAM 即可运行，完全离线、无需 API key。v6.12.0 的 block-spec 推测解码在重复查询上达 10–11× 单流加速、3B 模型批量吞吐约 52×，且逐 token 验证保持无损。它提供 Ollama 兼容 /api/* 与 OpenAI 兼容 /v1/* 端点及 MCP，支持闭环记忆纠错与沙箱验证的自我改进课程库，源码以 CC BY-NC 4.0 发布。
arXiv · cs.CLAI 评分4141 GEMMU：多模态 LLM 机器遗忘评测的三大陷阱
arXiv 论文指出多模态大语言模型（MLLM）机器遗忘评测存在三大陷阱：缺少 heldout 评估区分概念级遗忘与实例级过拟合、依赖合成微调知识而非预训练真实知识、以及用相同训练设置不公平地比较不同遗忘方法。作者提出基于真实知识的 GEMMU 基准，重新评估代表性遗忘方法后发现显著泛化差距，并挑战了此前基准的结论。
arXiv · cs.CLAI 评分5050 Mamba 检索瓶颈为何超出状态容量：arXiv 论文解析
arXiv 论文发现 Mamba 在 query-first 检索设置下仍大幅落后于 Transformer，说明瓶颈不止于固定大小循环状态容量。研究显示 Mamba 的 selection gates 足以影响输出，但与查询相关的表征信号随模型深度才逐渐出现，关键层的 gates 尚未对齐该信号，导致检索失败。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5555 Delta Tokenizer 论文提出会话增量分词与分段并行方案加速长 Prompt 推理
arXiv 论文 2610.19801 提出 Delta Tokenizer，一个只对会话请求增量部分做分词的 CPU 前端，并支持长请求的多核分段并行编码，输出与参考分词器完全一致。增量路径比 Hugging Face 参考分词器快约 40x，16 核下分段并行比串行快 8.2x、比 LoPT 快 1.6-2.1x；接入 SGLang 后 100K tokens 时中位 TTFT 降低 59%，Agent 会话 P99 TTFT 在负载下降低 9.5x、长请求占满前端时降低 23x。增量路径与快速编码器已在 toktier 仓库开源，分段并行路径、CPU 池调度器和 SGLang 适配器将在同一仓库发布。
推荐理由：论文给出了与 Hugging Face 参考实现和 LoPT 的具体加速对比，以及 SGLang 内的 TTFT 实测数据，可评估该方案的实际收益。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 多会话 LLM 智能体换模型时的行为迁移研究：提出 DASH 历史摘要方法
一项 arXiv 研究发现，多会话 LLM 智能体在切换模型并传递历史记录时会出现“行为迁移”：接收模型会采纳生成历史的模型的推理与行动模式，该效应在原始历史传递时最明显，用摘要可大幅减弱。研究者据此提出 DASH（Direction- and Authorship-aware Summarization of History），在保留强模型行为的同时减少弱到强迁移，重复切换实验显示其优于原始历史传递和朴素摘要基线。
arXiv · cs.AIAI 评分4646 StateCraft：用抽象状态推理增强视频世界模型
arXiv 论文提出 StateCraft，一种将语言模型与视频扩散模型配对的架构，把可持久更新的抽象状态与视觉状态解耦，用于跟踪实体随世界演化的变化并条件化生成当前视图。在生成式界面基准上，其生成质量、记忆与可控性超越 SOTA 基线，并在长轨迹上保持高自一致性；抽象状态可被直接编辑，生成会遵循数据中从未观测到的状态修改。
arXiv · cs.AIAI 评分3232 基于残差校正的内存高效子空间优化：从 Momentum SGD 到 Muon
一篇 arXiv 论文提出残差校正框架，在子空间中维护优化器状态并将正交残差梯度加入参数更新，以降低 LLM 训练的内存成本。该框架将 momentum SGD 扩展为 SMRC、将 Muon 扩展为 PMRC，二者均达到 O(T^{-1/4}) 收敛率，与全空间版本匹配；多阶段变体通过周期性重算基并引入边界校正保持同阶收敛率。实验验证了算法的有效性与效率。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 DeltaStreamer：迈向类人智能体式流式视频理解
论文提出 DeltaStreamer，一个受人类观察、记忆与调查方式启发的智能体式流式视频理解框架。该框架结合变化感知记忆、查询驱动的规划与定向回放取证，在查询到来前持续记录视觉变化，到来后检索记忆并回放历史帧以补回遗漏证据。在 OVO-Bench 和 StreamingBench 上分别取得 66.07% 和 59.53% 的总分，超过代表性方法。
arXiv · cs.AIAI 评分3838 Euler：面向以人为中心的多智能体数学发现系统
研究者提出 Euler，一个以人为中心的数学研究系统，围绕共享的结构化研究过程表示构建，将数学陈述、假设、证明依赖、备选路径、失败尝试与验证证据组织成连通的研究图谱。该表示让研究者可追溯结果的推导过程，并为智能体提供跨会话的持久任务相关知识，支持规划、协作与验证，还可回访智能体早期推理并探索替代方向。论文通过三个数学研究案例展示系统能力，并给出实现与软件验证。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5656 PulsarLM 推理引擎开源：按注意力驱逐旧 token 保持长会话上下文可控
作者 /u/hhderder 发布 PulsarLM，一个受大脑短期记忆启发的推理引擎，通过定期移除上下文窗口中低注意力的旧 token，使长对话可超出模型训练的上下文上限。在 5090 上跑 Qwen3 8b 达到 prefill 6.7k tok/s、decode 89 tok/s，16 并发批量 decode 为 1.2k tok/s。实现上用自定义 attention kernel 按页累积注意力质量并驱逐低分页，重旋转 RoPE 使位置连续不超限，并缓存上下文快照避免重复 prefill（会多占 RAM，可选持久化）。
GitHub · 灵魂体仓库精选AI 评分6161 Expert Fleet 开源：仅用 Python 标准库构建的持续运行自学习 Agent 平台
reda-baqechame 开源 Expert Fleet，一个仅依赖 Python 标准库、无数据库无框架的本地优先 Agent 平台，含 124 个模块、161 项注册验收测试和一个 HTML 控制面板，覆盖任务、能力学习与带引用问答三个系统族。其核心设计是「完成」必须由调用方冻结的验收命令验证、目标契约存于磁盘、六大权限网关强制审计，支持 OpenRouter、Anthropic、OpenAI、Gemini、xAI、DeepSeek、Ollama 等多种提供商并附 Windows/Linux/云三路安装脚本，采用 AGPL v3。
推荐理由：该平台把判定权交给调用方冻结的验收测试与六大权限网关，而非模型自评，且明确标注了尚未实测的边界，工程取舍写得较扎实。