चीनी अकादमी ऑफ साइंसेज टीम द्वारा हाइपरमेम का प्रस्ताव, लंबे संवाद एआई स्मृति में क्रांतिकारी उपलब्धि

ME समाचार के अनुसार, 11 अप्रैल (UTC+8) को, चीनी विज्ञान अकादमी के सूचना इंजीनियरिंग संस्थान के शोध टीम ने ACL 2026 के प्रमुख सत्र में एक पेपर प्रकाशित किया, जिसमें लंबी संवाद के लिए एक अतिआरेख स्मृति ढांचा HyperMem प्रस्तुत किया गया, जिसने लंबी संवाद मानक LoCoMo पर 92.73% की मूल्यांकन सटीकता के साथ वर्तमान सर्वोत्तम स्तर को तोड़ दिया। वर्तमान RAG और ग्राफ-आधारित स्मृति योजनाएँ अधिकांशतः द्विक-संबंधों पर निर्भर करती हैं, जिससे बहु-तत्वों के उच्च-कोटि संबंधों को पकड़ने में कठिनाई होती है, जिसके परिणामस्वरूप प्राप्त सामग्री टुकड़ा-टुकड़ा हो जाती है। HyperMem, अतिआरेख संरचना को शामिल करके, संवाद स्मृति को विषय, खंड और तथ्य तीन स्तरों में विभाजित करता है, और संबंधित खंडों और तथ्यों को अतिकिनारों के माध्यम से एक साथ समूहित करता है, साथ ही मिश्रित शब्द-व्याकरण-अर्थ सूचकांक और कच्चे से सूक्ष्म प्रक्रिया की खोज रणनीति के साथ, उच्च-कोटि संबंधों की सटीक और कुशल खोज प्राप्त करता है। प्रयोगात्मक परिणामों के अनुसार, LoCoMo लंबी संवाद मानक पर, HyperMem को LLM-as-a-judge मूल्यांकन में 92.73% की सटीकता प्राप्त हुई, जो वर्तमान में सर्वोत्तम स्तर (SOTA) है, जिससे इसकी लंबे समय तक के संवाद में संदर्भ-समग्रता और व्यक्तिगतकरण मॉडलिंग में प्रभावशीलता की पुष्टि हुई। यह शोध, संवाद-एजेंट को लंबे समय तक के प tương tác में संदर्भ-समग्रता बनाए रखने, निरंतर कार्यों का पीछा करने, और व्यक्तिगत सेवा प्रदान करने के लिए एक नया मार्ग प्रदान करता है। पेपर arXiv पर प्रकाशित है (संख्या 2604.08256)। (स्रोत: BlockBeats)