Selon les nouvelles de ME, le 17 avril (UTC+8), selon les données recueillies par Beating, la plateforme d' mémoire AI personnalisée Mem0 a récemment publié les résultats de ses recherches sur son algorithme de mémoire à long terme. Les données expérimentales montrent que, sur le benchmark LOCOMO, le taux de précision des réponses de Mem0 est supérieur de 26 % à celui de la fonction de mémoire intégrée d'OpenAI. De plus, grâce à son mécanisme de recherche « factuel », son délai d'inférence P95 a été réduit de 91 % et sa consommation de tokens a été diminuée de 90 %. Ce algorithme résout le problème central de l'« oubli » des agents IA lors d'interactions à long terme. Contrairement à la méthode brute consistant à élargir la fenêtre de contexte des LLM, Mem0 utilise un pipeline en deux étapes : lors de la « phase d'extraction », le système extrait les faits clés à partir des dernières conversations, des résumés roulants et des historiques ; lors de la « phase de mise à jour », il compare ces faits via une base de données vectorielle pour effectuer des opérations d'ajout, de mise à jour, de suppression ou d'ignorance des conflits, garantissant ainsi la concision et la cohérence de la mémoire. L'étude présente également une variante améliorée, Mem0ᵍ, qui intègre une structure de base de données graphique pour transformer les faits extraits en nœuds et arêtes étiquetés, permettant ainsi de capturer les relations complexes entre entités à travers plusieurs sessions. Dans un environnement de production réel, Mem0 complète l'ensemble du processus, de la recherche mémoire à la génération de réponse, en 0,71 seconde, tandis que la méthode traditionnelle « contexte complet » nécessite près de 10 secondes. Cette recherche a été acceptée par la Conférence européenne sur l'intelligence artificielle (ECAI), et le code associé est désormais open source sur GitHub. (Source : BlockBeats)
L'algorithme de mémoire à long terme de Mem0 surpasse OpenAI de 26 % en précision
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Résumé
Les actualités sur l’IA et la crypto ont émergé le 17 avril, lorsque Mem0 a révélé ses recherches sur son algorithme de mémoire à long terme. Sur le benchmark LOCOMO, la précision de Mem0 a surpassé celle d’OpenAI de 26 %. Son mécanisme de récupération a réduit la latence P95 de 91 % et l’utilisation de jetons de 90 %. Le pipeline en deux étapes garantit la cohérence de la mémoire. Mem0ᵍ, une variante basée sur un graphe, capture des relations complexes. Les tests en conditions réelles montrent des temps de réponse de 0,71 seconde. L’étude a été acceptée par l’ECAI, et le code a été mis en open source. La surveillance des données d’inflation n’est pas affectée par ces avancées en IA.
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