AGI新时代：Post-Training技术引领物理智能革命
深度学习模型DeepSeek R1 的问世，引发了人们对大规模预训练是否是提升模型推理能力唯一途径的新思考。事实上，通过后处理技术如强化学习、过程奖励和闭环反馈机制，人们得以以极低的成本解锁原本需大量算力才能触及的高级功能。这一现象正逐渐在自动驾驶领域重现。自动驾驶系统已经完成了一系列大规模的数据预训练，但仍存在一个重大障碍：它们尚无法完全理解为何特定的行为模式是最佳选择。真正的进步需要依赖闭环反
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ICLR 2026 | LightMem：降低大型模型的长期记忆成本
大规模预训练模型虽然表现出色，但在处理“长对话、多轮交互和跨任务”等复杂场景时，依然面临两大挑战：其一为上下文窗口的限制，在对话持续增长的情况下容易出现信息过载；其二是中间环节的信息丢失问题，即便能容纳所有数据也不一定能有效利用。因此，引入“外部记忆系统”成为必要：将对话内容储存于长期记忆，并在需要时进行检索。然而这一方案的实际应用却带来高成本的问题：频繁调用大模型执行总结和提取、实时解决冲突以及
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