Claude Code终于有了长期记忆！claude-mem项目彻底解决AI编程助手的“失忆症”，通过持久化记忆系统自动捕获对话上下文，让Claude能记住跨会话的工作内容。它采用渐进式披露和智能搜索，支持自然语言查询历史，并提供可视化Web界面管理记忆。无需API密钥，安装简单，隐私可控，是提升开发效率的必备工具。

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MiroThinker是一个开源的搜索Agent，通过创新的Interactive Scaling理念，让30B参数的小模型在复杂研究任务上超越万亿参数商业模型。它训练AI像研究员一样主动求证、多轮验证和综合分析，解决了大模型的知识时效性和幻觉问题。文章深度解析了其技术架构、训练方法和部署指南，展示了在BrowseComp等基准测试中的优异表现和低成本优势。

AI永远无法真正懂你：基于统计模式匹配而非具身认知，缺乏意识涌现与符号接地能力，无法实现人类的理解、反思与创造性思维。

本文深度解码Transformer架构的语言学习机制，揭示其能够学会语言的三大核心原因：自注意力机制构建的全局语义关联网络、层次化表征学习过程，以及大规模统计学习对语言概率分布的捕捉。通过对比GPT、BERT、LLaMA三种主流架构的设计哲学，分析了不同模型的技术特点和应用场景。文章结合注意力可视化、探针实验和神经科学研究等实验证据，论证了Transformer不是简单的模式匹配，而是真正掌握了语

随着人工智能技术的迅猛发展，AI代写技术在学术界引发了广泛关注。本文探讨了AI代写技术的研究背景及其在提高写作效率、促进知识创新和扩展学术研究边界方面的潜力。AI代写依托自然语言处理和机器学习算法，已在教育、商业、新闻和科研等领域展现出应用价值。尽管如此，该技术也面临学术诚信、知识产权归属和技术滥用风险等伦理挑战。不同学科和地区的学者对AI代写的态度各异，全球监管政策也呈现多样化。本文最后指出，A

人工智能的浪潮正以前所未有的速度重塑世界，而支撑这一变革的核心动力，正是那些参数规模动辄千亿、万亿的“大模型”。无论是ChatGPT的对话生成，还是Stable Diffusion的图像创作，这些惊艳表现背后都离不开一场关乎计算与存储的“隐形战争”——如何让海量数据在成千上万块GPU之间高效流动？如何让存储系统跟上指数级增长的模型规模？本文将深入揭秘大模型训练背后的存储架构革命，从千卡GPU集群的