Головна героїня «Resident Evil» створила систему штучної пам’яті на основі Claude, тест LongMemEval — максимальний бал

Згідно з моніторингом 1M AI News, голлівудська акторка Milla Jovovich (відомі роботи: «П’ятий елемент», серія «Мисливець на монстрів») та криптоентузіаст, підприємець у сфері біткоїну й засновник децентралізованої платформи для децентралізованого кредитування Libre Ben Sigman спільно розробили відкриту (open-source) систему AI-пам’яті MemPalace. Її опубліковано на GitHub за ліцензією MIT; за три дні система отримала 5500 зірок. Sigman зазначає, що вони витратили кілька місяців на розробку цього проєкту за допомогою Claude від Anthropic; у записах git-здачі Claude Opus 4.6 вказано як співавтора коду.

Конкурентною перевагою MemPalace є результати в бенчмарках. У галузевому стандарті для перевірки пам’яті LongMemEval чистий локальний пошук (без виклику будь-яких зовнішніх API) досягає 96.6% Recall@5. Після ввімкнення опційного ресортування з моделлю Haiku отримано ідеальний бал: 500/500, усі відповіді правильні; проєктна команда стверджує, що це найвищий результат в історії цього бенчмарку — незалежно від того, чи це безкоштовний, чи платний продукт. На двох інших бенчмарках ConvoMem має 92.9%, а також заявляє, що перевершує AI-продукт для пам’яті Mem0 більш ніж удвічі; LoCoMo у всіх багатокрокових категоріях міркувань також набирає повний бал. Код для бенчмарку оприлюднено разом із репозиторієм — його можна відтворити (відтворювано).

На відміну від поширених рішень на кшталт векторних баз даних, MemPalace наслідує техніку «палацу пам’яті» давньогрецького оратора для впорядкування інформації. Система видобуває й упорядковує записи діалогів користувача в чотирирівневу структуру: крило (Wing — ділить за персонажами або проєктами) → кімната (Room — конкретна тема) → шафа (Closet — стиснений конспект) → шухляда (Drawer — дослівні записи діалогу). Суміжні кімнати в межах одного крила з’єднуються горизонтально через «зал» (Hall), а між різними крилами здійснюється перехресне посилання через «тунель» (Tunnel). За результатами тестів команди, лише завдяки цій структурі точність пошуку зростає на 34%.

Проєкт також вигадує власний вид безвтратного (lossless) стиснення під назвою AAAK — діалект, спеціально створений для AI-агентів. Він стискає контекст користувача в тисячі token до приблизно 120 token, коефіцієнт стиснення — близько 30 разів. AAAK — це чистий структурований текст; не потрібні спеціальні декодери чи доопрацювання (fine-tuning), і будь-яка велика мовна модель, що вміє читати текст, може зрозуміти його напряму. Система також вбудовує виявлення суперечностей: вона здатна перед виведенням відповіді вловлювати непослідовності на кшталт імен, займенників, віку тощо.

Уся система працює повністю локально, не залежить від хмарних сервісів, не потребує ключів API та безкоштовна. Підтримує підключення через протокол MCP до інструментів на кшталт Claude, ChatGPT, Cursor тощо (надано 19 інструментів MCP), а також підтримує генерацію стислих підсумків контексту локальними моделями через командні дії на кшталт Llama, Mistral.

Перетин між роботою Jovovich у кіно та технічним середовищем крипторинку видався досить несподіваним. Проєктний репозиторій зареєстрований на її акаунті GitHub: із 7 подач (commits) 4 виконані нею, включно з початковим релізом, що містить увесь основний код. Вона опублікувала на Instagram відео з презентацією проєкту.