Mem0 công bố nghiên cứu thuật toán ghi nhớ dài hạn cốt lõi: thông qua hai giai đoạn tuyến ống trích xuất các sự kiện quan trọng và cập nhật trí nhớ, tránh quên lãng. Dưới chuẩn LOCOMO, độ chính xác cao hơn 26% so với trí nhớ tích hợp của OpenAI, độ trễ suy luận P95 giảm 91%, tiêu thụ Token giảm 90%. Biến thể tăng cường Mem0ᵍ giới thiệu cơ sở dữ liệu đồ thị, bắt các mối quan hệ thực thể qua các cuộc hội thoại. Thời gian truy xuất trí nhớ đến câu trả lời trong sản xuất chỉ 0,71 giây, vượt xa gần 10 giây của toàn bộ ngữ cảnh. Nghiên cứu đã được đưa vào ECAI, mã nguồn đã mở trên GitHub.

MeNews

2026-05-21 19:55:18

Đang tạo bản tóm tắt

ME Tin tức tin tức, ngày 17 tháng 4 (UTC+8), theo theo dõi Beating của Dongcha, nền tảng ghi nhớ AI cá nhân hóa Mem0 gần đây đã công bố thành quả nghiên cứu của thuật toán ghi nhớ dài hạn cốt lõi của nó. Dữ liệu thử nghiệm cho thấy, trong bài kiểm tra chuẩn LOCOMO, độ chính xác phản hồi của Mem0 cao hơn 26% so với chức năng ghi nhớ tích hợp của OpenAI, đồng thời nhờ cơ chế truy xuất "làm rõ thực tế" của nó, độ trễ suy luận P95 giảm 91%, lượng token tiêu thụ giảm 90%. Thuật toán này giải quyết vấn đề cốt lõi là hiện tượng "quên" của đại lý AI trong các tương tác dài hạn. Khác với phương pháp đơn thuần mở rộng cửa sổ ngữ cảnh của LLM theo cách cưỡng bức, Mem0 sử dụng một quy trình xử lý hai giai đoạn: Trong "giai đoạn trích xuất", hệ thống sẽ trích xuất các sự kiện quan trọng từ cuộc trò chuyện mới nhất, tóm tắt luân phiên và lịch sử; trong "giai đoạn cập nhật", hệ thống so sánh với cơ sở dữ liệu vector, thực hiện các thao tác thêm mới, cập nhật, xóa hoặc bỏ qua các xung đột, đảm bảo bộ nhớ được tối giản và nhất quán. Nghiên cứu cũng giới thiệu một biến thể nâng cao Mem0ᵍ. Phiên bản này giới thiệu cấu trúc cơ sở dữ liệu đồ thị, chuyển đổi các sự kiện đã trích xuất thành các nút và cạnh có nhãn, từ đó nắm bắt các mối quan hệ phức tạp giữa các cuộc hội thoại. Trong môi trường sản xuất thực tế, Mem0 có thể hoàn thành toàn bộ quá trình từ truy xuất bộ nhớ đến tạo phản hồi trong vòng 0,71 giây, trong khi phương pháp "toàn bộ ngữ cảnh" truyền thống cần gần 10 giây. Hiện tại, nghiên cứu này đã được Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Châu Âu (ECAI) chấp nhận, mã nguồn liên quan đã mở trên GitHub. (Nguồn: BlockBeats)

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.

10 thích

Phần thưởng
10
7
8
Retweed

Bình luận

Thêm một bình luận

NightFlightMint

· 7giờ trước

Trong hai giai đoạn trích xuất các sự kiện chính, liệu giai đoạn đầu có thể mất mát thông tin không

Xem bản gốcTrả lời0

ApeWithNotes

· 7giờ trước

Từ quên lãng đến ghi nhớ lâu dài, điểm đau này nắm bắt chính xác

Xem bản gốcTrả lời0

BorrowingBuddy

· 7giờ trước

P95 độ trễ giảm 91%, tối ưu hóa đuôi dài khó hơn so với trung bình độ trễ

Xem bản gốcTrả lời0

GateUser-f78f1f3e

· 7giờ trước

Truy xuất bộ nhớ trong 0,71 giây, có thể chịu được tải cao trong môi trường sản xuất không

Xem bản gốcTrả lời0

MintColdBrew

· 7giờ trước

Quan hệ thực thể qua các cuộc hội thoại sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị, hướng tăng cường này rất thông minh

Xem bản gốcTrả lời0

NightFlightPaperCrane

· 7giờ trước

Nhớ nội bộ của OpenAI thực sự là vô dụng, cuối cùng có người làm nghiêm túc rồi

Xem bản gốcTrả lời0

GateUser-4bd1cc87

· 7giờ trước

LOCOMO chuẩn cao hơn OpenAI 26%, cụ thể kịch bản thử nghiệm là gì

Xem bản gốcTrả lời0

Chủ đề thịnh hành
Xem thêm
#
TradfiTradingChallenge
241.57K Phổ biến
#
HYPEOutperformsAgain
16.33M Phổ biến
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
48.58K Phổ biến
#
#DailyPolymarketHotspot
1.02M Phổ biến
#
GateSquarePizzaDay
1.71M Phổ biến

Đã ghim

sơ đồ trang web

Mem0 công bố nghiên cứu kiến trúc bộ nhớ dài hạn: độ chính xác dẫn đầu OpenAI 26%, độ trễ suy luận giảm 91%

Chủ đề thịnh hành

TradfiTradingChallenge

HYPEOutperformsAgain

IsraelStrikesIranBTCPlunges

#DailyPolymarketHotspot

GateSquarePizzaDay

Đã ghim