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【论文阅读】Agent记忆机制（109）：MemComposer——用强化学习学会选哪些记忆、选多少以及怎样排序在前面的 Agent Memory 研究中，大家通常把注意力放在两个位置：一是 Memory Bank 里应该存什么，二是面对新任务时应该怎样把相关记忆找回来。

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【论文阅读】Agent记忆机制（106）：COUNTERMEM——用可执行世界模型验证“如果当时换个动作”的反事实记忆Agent Memory 通常从“已经发生的事实”中学习：Agent 做了什么、环境返回了什么、任务为什么成功或失败，然后把轨迹、反思或策略保存下来，供未来任务复用。

【论文阅读】MoDL：把共轭梯度与参数共享引入模型驱动重建上一篇 Deep Cascade 已经将 CNN 与数据一致性层交替连接。沿着这条思路继续看，MoDL 主要回答了两个问题：多线圈 MRI 的 DC 层如何计算？迭代次数增加时，是否必须同时增加网络参数？

rppg相关论文阅读笔记10.22面向真实世界中运动与光照干扰导致的 rPPG 信号纠缠问题，将可泛化高斯模型（GGM）引入 rPPG 领域，以 4D高斯表征显式解耦几何与色度变化。输入视频先转化为时空图（STMap），经编码器后一路送入生理解码器预测生理信号，另一路送入高斯适配器（GS Adapter）预测 4D 高斯图；针对数据集缺少相机内外参的问题，提出“4D 虚拟相机”，以固定虚拟相机参数渲染人脸视频，并用渲染与原始视频的 L1 重建损失约束；随后通过显式运动建模（EMM）在 4D 高斯空间中用运动流参数进行运动补偿，显式色度建模

【论文阅读】未配准多对比度 MRI：让网络先对齐，再共享解剖信息前面的级联网络主要利用当前序列的信息。如果已经有一张清晰的 T1w 图像，能否帮助重建 T2w？这篇文章进一步考虑：参考图像与当前图像没有对齐时，直接共享信息还可靠吗？

【论文阅读】Deep Image Prior：随机初始化的网络为什么也能重建图像？前面几篇论文主要学习如何重建图像，这篇则提出一个更基础的问题：网络的能力，有多少来自训练数据，又有多少来自网络结构本身？

[论文阅读] (54)NDSS26 JSIMPLIFIER：动静态与LLM如何协同完成JavaScript解混淆？《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。

深入解析GPT-6 Astra提示词工程：从Skills、AGENTS.md到可验证的Agent交付欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

意识障碍研究--论文阅读3总结：本文主要在已经恢复意识、但存在长期认知障碍的中重度创伤性脑损伤（msTBI）患者上进行了基于神经环路机制的精准DBS干预与早期临床可行性验证。

FLUX 3 Image Klein 技术解析：5.6B 生成器、Flow Map 蒸馏与 ComfyUI 可控编辑欢迎大家关注Rocky的公众号：WeThinkIn 欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

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ENAS | 基于参数共享的高效神经网络架构搜索让所有子模型共享权重，避免每个子模型都从零开始训练到收敛，以此提升 NAS 的效率 \color{brown}\textbf{让所有子模型共享权重，避免每个子模型都从零开始训练到收敛，以此提升 NAS 的效率} 让所有子模型共享权重，避免每个子模型都从零开始训练到收敛，以此提升 NAS 的效率

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《中国银发经济发展报告2024》总结定理：中国式现代化是人口规模巨大的现代化，也是老年人口规模巨大以及老年人口占比较高的现代化。定理：《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》（以下简称决定）明确指出，发展银发经济是应对人口老龄化的核心战略之一；决定强调，在推动经济发展的同时，必须确保和改善民生，特别是加大普惠性、基础性和兜底性民生服务的建设，进一步完善养老事业和产业政策机制。

【论文阅读】Agent 记忆机制（103）：Dynamic Coding Memory——记忆为何让 Agent 更可靠，却可能更平庸给 Coding Agent 增加长期记忆，听起来几乎一定是好事。它可以记住某个 API 已经过时、某个数据文件的维度与预期不符、当前环境无法联网下载预训练权重。下一次遇到相同错误时，不必再次从头排查。

【论文阅读】Agent 记忆机制（102）：UMA——用多个未来问题端到端训练一份共享记忆假设一个个人财务 Agent 连续陪伴用户半年。用户每天都可能说一句新信息：今天坐地铁花了 10 元、上周的机票退了 300 元、某笔购物其实应该归入办公用品。一个月后，用户才问：“我这个月在交通上到底花了多少？”

户外无信号内存小怎么缓存看视频？省内存教程分享户外没信号、手机内存小想缓存看视频，只需提前在联网环境下用支持离线缓存、可自定义缓存大小的工具下载影片，同时调整缓存画质、定期清理冗余缓存，就能轻松实现无网丝滑观影，还不会过度占用手机存储空间。

DeepSeek-Bot技术拆解：持久化Agent团队如何管理记忆、上下文与协作成本欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

嫂子开门我是_我哥

GPT辅助大数据类科研感悟对于大数据类做科研论文，用GPT做辅助，首先不是去找方向，而是应该看手里有什么数据，将所有手里有的数据弄清楚，尤其是哪一个字段是干什么的，有什么作用。要将每一个字段都理解的很透彻，然后再去将相应的字段进行排列组合，达到一个符合逻辑事实、能自圆其说、形成完整证据链的逻辑闭环、前人研究中没有提到或者说提到但没有解决的局限性的研究，最后再进行写作。

【论文阅读】Agent 记忆机制（99）：PrisMem——从整体分数搜索走向能力驱动的记忆自进化Agent 的长期记忆正在从“人工设计一个固定数据库”走向“让系统自己改写记忆程序”。传统方法关注记忆应该长什么样：用摘要、时间线、图结构还是层次化索引。自进化记忆则把 Extraction、Indexing、Planning、Retrieval、Answer 写成可执行程序，再根据任务反馈让大模型修改代码。