大模型的知识与记忆 | TF技术前线184期报名

主题：大模型知识编辑与持续进化

个人简介：张宁豫，博士，副教授、启真优秀青年学者，多次入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，主要研究方向为自然语言处理、大模型、知识图谱、知识编辑等，主持国家自然科学基金青年/面上、科技部科技创新2030新一代人工智能重大专项子课题、CCF-百度松果/腾讯犀牛鸟基金、CAAI华为MindSpore基金及头部互联网企业合作项目等十余项，研发了海洋大模型OceanGPT·沧渊、大模型知识编辑系统EasyEdit、AI机理科学家系统Mechanist等。

主题介绍：报告介绍大模型知识编辑与持续进化的关键技术，围绕模型知识机理、上下文记忆内化和持续学习等方面展开，深入探讨大模型知识如何表示与更新，探索如何将外部知识、上下文信息和交互经验有效转化为模型可持续利用的内部知识，并重点分享近年来的前沿研究工作。

主题：记忆驱动 AGI 类人大脑记忆引擎重构万物智能

个人简介：温德亮，红熊AI CEO兼首席科学家，曾就职于一线互联网公司阿里巴巴、产业互联网代表复星集团、创业独角兽公司盘石等多个知名企业的任职副总裁、CIO、CTO等岗位。

主题介绍：记忆驱动 AGI，复刻类人大脑记忆引擎，重构万物智能。突破传统大模型瞬时交互局限，构建持续留存、关联推演、自主进化的记忆体系，让 AI 具备长效认知与动态理解能力，从单次应答走向类人持续思考，为通用智能落地搭建底层核心基座。

主题：MemOS 2.0: 记忆系统关键技术挑战与演进

个人简介：唐波，记忆张量应用算法负责人，主导 MemOS 与 ClawForce 的技术研发及应用落地。长期从事自然语言处理、强化学习与安全强化学习研究，带领团队研发“新语 NewsCopilot”多智能体融合生产引擎，服务新华社并应用于全国两会报道等重要场景，相关成果获王选科技进步一等奖。曾先后任职于微软亚洲研究院、阿里巴巴、美团，拥有丰富的前沿技术研究、核心算法研发及规模化业务落地经验，已在 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL 等发表论文 40 余篇。

主题介绍：随着大模型系统从单轮问答走向持续交互、复杂任务执行与多智能体协作，记忆系统正从“外挂能力”演变为智能体长期运行的核心基础设施。MemOS 1.0 重点解决了参数记忆、激活记忆与明文记忆的分层管理和统一调度问题，而 MemOS 2.0 则进一步从“管理静态记忆”升级为“管理运行时状态”，强调面向用户与 Agent 的长期状态维护、动态调度、版本化演进与记忆治理。本次分享将系统分析记忆系统演进中的关键技术挑战，介绍运行态记忆管理、记忆版本化、记忆原生模型以及 Memory 基础模型底座等方向，并结合 Agent、陪伴、企业服务等场景，讨论下一代记忆系统的技术路径与落地机会。

主题：时序分层记忆引擎：让 Agent 具备长时记忆与事件预测能力

个人简介：余宣庆，中科院自动化所博士，长期聚焦知识记忆与时序认知驱动的企业级自进化智能体底层技术研发与产业落地。累计发表 ACL、EMNLP论文 7 篇，曾担任 ACL 审稿人，获科大讯飞产业 AI 开发者大赛产业赛道冠军。自研 TiMEM 太忆类脑认知引擎，搭建 “记忆 预测 控制 进化” 完整技术闭环，推动记忆驱动 AI 实现规模化商业化应用。

主题介绍：当下 AI 智能体普遍面临记忆碎片化、缺少时序推演能力，难以落地真实业务。本次分享围绕时序分层记忆引擎与事件预测技术，拆解 TiMEM 太忆 “记忆 预测 控制 进化” 技术闭环。结合办公研发协作记忆管理、规则学习驱动的招聘智能体、记忆驱动工业报警智能体三类实战案例，解析记忆原生智能体的工程落地路径，帮助听众理解如何搭建长时记忆底座，把记忆能力转化为 HR、工业等场景可复用、可落地的业务解决方案。

个人简介： 王昊奋，同济大学百人计划，长聘教授，博士生导师。全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。负责参与多项国家级AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到4000余次，H-index达到29。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，数据与知识工程SIG主席，自然语言处理专委会秘书长、信息系统专委会常委、上海分部秘书长等社会职位。

个人简介： 冯欣伟，知识画家创始人，前百度资深架构师，文心一言核心成员，拥有 10 年以上 NLP 算法研发经验。长期从事大语言模型、智能问答、信息检索、知识图谱等技术的研发与应用，所研产品服务上亿用户；在 AI 领域拥有已公开或授权专利 80 余项，在 ACL、AAAI、EMNLP 等顶会发表论文多篇，获数博会领先科技成果奖。