Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

ТЕМА · ENTITY #3675

long-term memory

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

3

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

M-Plan: замкнутая многоагентная система с долгосрочной и краткосрочной памятью для LLM-агентов

M-Plan — это замкнутая многоагентная система, объединяющая долгосрочную и краткосрочную память с помощью глобально-локального и прошлое‑текущее ориентированного руководства по задачам. В статье (arXiv:2610.27032v1) описаны генерация подсказок во время выполнения, локальные подсказки при затруднениях, оптимизация памяти после задачи и показано улучшение точности и эффективности на многотуровых наборах ALFWorld, WebShop и PDDL по сравнению с базовыми методами.

6.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Приведение ИИ в автономные системы — от когниции к коллективному разуму (arXiv:2609.30291v1)

Новый препринт на arXiv предлагает всеобъемлющую структуру для проектирования и оценки автономных систем, основанную на общей архитектуре агента, объединяющей когнитивные функции вокруг долговременной памяти с развивающимися знаниями. В работе обосновывается необходимость сочетания коннекционистских и символических подходов, интеграции ИИ и системной инженерии, рассматриваются практические проблемы (связь сенсорных данных со структурированной памятью, принятие решений для достижения целей, координация агентов) и предлагаются направления оценки доверенности агентов при признании существенного разрыва между видением и современным состоянием.

6.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Memory Has Geometry (arXiv:2609.17969v1): неравномерная геометрическая модель памяти для долгосрочной персонализации

Новый препринт на arXiv утверждает, что долгосрочная персонализация должна представлять память как пользовательское динамическое пространство состояний с локально неоднородной геометрией, а не как статичные записи в едином латентном пространстве. В работе предлагается реконструкция, условная на траектории (вместо простого поиска ближайших соседей), для учета стабильных и изменчивых областей, переменной скорости дрейфа, неоднородных окрестностей и неопределённости текущего состояния пользователя.

6.0