Resident Evil Star разрабатывает систему памяти на базе ИИ с Claude, достигает идеального результата на бенчмарке LongMemEval

Согласно 1M AI News, голливудская актриса Милла Йовович (известная по ролям в «Пятом элементе» и в серии «Обитель зла») совместно разработала систему открытой ИИ-памяти с открытым исходным кодом под названием MemPalace вместе с биткоин-предпринимателем и основателем децентрализованной платформы кредитования Libre Беном Сигманом. Выпущенный под лицензией MIT на GitHub, проект получил 5 500 звезд за три дня. Сигман заявил, что они провели месяцы за разработкой проекта, используя Claude от Anthropic, при этом Claude Opus 4.6 указан как соавтор в истории git-коммита. Ключевое конкурентное преимущество MemPalace заключается в результатах бенчмарков. На общепринятом бенчмарке извлечения памяти LongMemEval он показал Recall@5 96,6% при чистом локальном извлечении (без обращения к каким-либо внешним API), а после включения опциональной переупорядочивающей модели Haiku набрал идеальные 500 из 500 вопросов, что команда проекта утверждает как самый высокий зафиксированный результат на этом бенчмарке — как для бесплатных, так и для платных продуктов. На двух других бенчмарках ConvoMem набрал 92,9%, заявив, что превосходит AI-продукт для памяти Mem0 более чем вдвое; LoCoMo добился идеальных результатов по всем категориям многократного рассуждения. Код для тестирования бенчмарков сделан публично доступным вместе с репозиторием для воспроизводимости. В отличие от типичных решений векторных баз данных, MemPalace организует информацию с использованием техники «памятного дворца» древнегреческого оратора. Система структурирует записи разговоров пользователей в иерархию из четырех уровней: Wing (разделенный по людям или проектам) → Room (конкретные темы) → Closet (сжатые резюме) → Drawer (дословные записи разговоров), при этом связанные комнаты в пределах одного wing соединены через «Halls», а также перекрестно связаны между разными wing посредством «Tunnels». Тестирование, проведенное командой проекта, показало, что только эта структура способна повысить точность извлечения на 34%. Проект также создал диалект бес потерь сжатия под названием AAAK, предназначенный специально для AI-агентов: он сжимает контекст пользователя с тысяч токенов примерно до 120 токенов, достигая коэффициента сжатия примерно в 30 раз. AAAK состоит исключительно из структурированного текста, не требует специальных декодеров или дообучения и может напрямую пониматься любыми крупными языковыми моделями, которые умеют читать текст. Система также включает встроенное обнаружение противоречий, способное улавливать несоответствия в именах, местоимениях, возрастах и многом другом до вывода. Вся система работает локально, не полагается на облачные сервисы, не требует ключей API и распространяется бесплатно. Она поддерживает интеграцию с инструментами вроде Claude, ChatGPT и Cursor через протокол MCP (предлагая 19 MCP-инструментов), а также поддерживает генерацию сводок контекста через командные строки для локальных моделей вроде Llama и Mistral. Переход Йовович на стык с технологическим миром удивил многих. Репозиторий проекта зарегистрирован под ее учетной записью GitHub: 4 из 7 коммитов сделаны ею, включая первый коммит, содержащий весь базовый код. Она разместила вводное видео о проекте в Instagram.