मेमोरा: अमूर्तता और विशिष्टता को संतुलित करने वाला एक हार्मोनिक मेमोरी प्रतिनिधित्व
Microsoft
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने मेमोरा पेश किया है, जो एक एजेंटिक मेमोरी सिस्टम है जो समृद्ध मेमोरी सामग्री को हल्के पुनर्प्राप्ति अमूर्तता से अलग करता है, लंबे संदर्भ बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है, साथ ही 98% कम टोकन का उपयोग करता है। यह सिस्टम विवरण और दक्षता को संतुलित करने के लिए प्राथमिक अमूर्तता और क्यू एंकर का उपयोग करता है, जिससे एआई एजेंट दीर्घकालिक सहयोग बनाए रख सकते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने मेमोरा का अनावरण किया है, जो एक स्केलेबल मेमोरी सिस्टम है जिसे वर्तमान एआई एजेंटों की स्टेटलेस प्रकृति को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मेमोरा, जो संग्रहीत किया जाता है (समृद्ध मेमोरी सामग्री) और इसे कैसे पुनर्प्राप्त किया जाता है (हल्के प्राथमिक अमूर्त और क्यू एंकर) के बीच अलगाव करता है, विशिष्टता और अमूर्तता के बीच की समझौता को हल करता है। यह लोकोमो और लॉन्गमेमेवल बेंचमार्क पर नए सर्वश्रेष्ठ परिणाम प्राप्त करता है, मेमो0, आरएजी और फुल-कॉन्टेक्स्ट इन्फेरेंस को पीछे छोड़ते हुए 98% तक कम टोकन का उपयोग करता है। यह सिस्टम आईसीएमएल 2026 में प्रकाशित हुआ था और इसका कोड गिटहब पर उपलब्ध है। मेमोरा का डिज़ाइन एजेंटों को विस्तृत, सुलभ यादों को बनाए रखते हुए सत्रों के पार दीर्घकालिक सहयोग बनाए रखने में सक्षम बनाता है।
स्रोत: Microsoft Research —
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