增强代理长期记忆的多重记忆系统论文信息
标题: Multiple Memory Systems for Enhancing the Long-term Memory of Agent
作者: Gaoke Zhang, Bo Wang, Yunlong Ma, Dongming Zhao, Zifei Yu
发布日期: 2025-08-21
ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2508.15294
核心概述由大型语言模型驱动的代理取得了令人印象深刻的成果,但有效处理交互过程中产生的大量历史数据仍然是一个挑战。当前的方法是为代理设计记忆模块来处理这些数据。然而,现有方法如MemoryBank和A-MEM存在记忆内容质量差的问题,影响了检索性能和响应质量。
本文提出了多重记忆系统(MMS)架构,灵感来自人类认知科学的多重记忆理论。系统包含三个独立但协同工作的记忆...
受人类启发的情节记忆:实现无限上下文LLM
受人类启发的情节记忆:实现无限上下文LLM论文信息
标题: Human-inspired Episodic Memory for Infinite Context LLMs
作者: Zafeirios Fountas, Martin A Benfeghoul, Adnan Oomerjee, Fenia Christopoulou, Gerasimos Lampouras, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang
发布日期: 2024-07-12
ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2407.09450
核心概述大型语言模型(LLM)展现出卓越的能力,但在处理长上下文时仍然困难重重,限制了它们在长序列上保持连贯性和准确性的能力。相比之下,人类大脑擅长在跨越一生的广阔时间尺度上组织和检索情节性体验。本研究引入EM-LLM,一种将人类情节记忆和...