Mem0 का लॉन्ग-टर्म मेमोरी एल्गोरिथम ओपनएआई की तुलना में सटीकता में 26% बेहतर प्रदर्शन करता है

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17 अप्रैल को AI + क्रिप्टो समाचार टूटा, जब Mem0 ने अपनी लंबी अवधि की स्मृति एल्गोरिथम शोध का खुलासा किया। LOCOMO बेंचमार्क में, Mem0 की सटीकता OpenAI से 26% अधिक थी। इसके रिट्रीवल तंत्र ने P95 लेटेंसी को 91% और टोकन उपयोग को 90% कम कर दिया। दो-चरणीय पाइपलाइन स्मृति की सुसंगठितता सुनिश्चित करती है। Mem0ᵍ, एक ग्राफ-आधारित संस्करण, जटिल संबंधों को पकड़ता है। वास्तविक दुनिया के परीक्षणों में 0.71 सेकंड के प्रतिक्रिया समय दिखाई दिए। अध्ययन को ECAI द्वारा स्वीकार कर लिया गया है, और कोड ओपन-सोर्स कर दिया गया है। ये AI उन्नतियाँ मुद्रास्फीति डेटा ट्रैकिंग को प्रभावित नहीं करती हैं।

ME न्यूज़ के अनुसार, 17 अप्रैल (UTC+8) को, Beating द्वारा निगरानी के अनुसार, व्यक्तिगत AI स्मृति प्लेटफॉर्म Mem0 ने हाल ही में अपने कोर लंबे समय तक चलने वाले स्मृति एल्गोरिथम के शोध परिणामों को सार्वजनिक किया है। प्रयोगात्मक डेटा के अनुसार, LOCOMO बेंचमार्क पर, Mem0 की प्रतिक्रिया की सटीकता OpenAI के अंतर्निहित स्मृति कार्य की तुलना में 26% अधिक है, और इसके 'तथ्य-आधारित' रिट्रीवल मैकेनिज़म के कारण, इसकी P95 निष्पादन देरी 91% कम हो गई है और Token खपत 90% घट गई है। यह एल्गोरिथम AI एजेंट्स की लंबी अवधि की बातचीत में 'भूलने' की समस्या को हल करता है। LLM के कॉन्टेक्स्ट विंडो को बढ़ाने के हिंसक पथ के बजाय, Mem0 एक दो-चरणीय प्रक्रिया पाइपलाइन का उपयोग करता है: 'एक्सट्रैक्शन स्टेज' में, सिस्टम नवीनतम संवाद, स्क्रॉलिंग सारांश और इतिहास से महत्वपूर्ण तथ्यों को निकालता है; 'अपडेट स्टेज' में, सिस्टम वेक्टर डेटाबेस के माध्यम से तुलना करके, नए तथ्यों को जोड़ना, अपडेट करना, टकराव हटाना या उपेक्षा करना आदि क्रियाएँ करता है, जिससे स्मृति संग्रह संक्षिप्त और सुसंगठित रहता है। शोध में एक विस्तारित संस्करण Mem0ᵍ का परिचय भी दिया गया है। इस संस्करण में ग्राफ़ डेटाबेस संरचना को शामिल किया गया है, जो प्राप्त किए गए तथ्यों को लेबलयुक्त नोड्स और किनारों में परिवर्तित करती है, जिससे कई सत्रों के बीच जटिल संसाधन संबंधों को पकड़ा जा सके। वास्तविक उत्पादन परिवेश में, Mem0 0.71 सेकंड में स्मृति पुनः प्राप्ति से प्रतिक्रिया उत्पन्न करने तक की पूरी प्रक्रिया पूरी करता है, जबकि पारंपरिक 'पूर्ण कॉन्टेक्स्ट' पद्धति में लगभग 10 सेकंड लगते हैं। वर्तमान में, यह शोध यूरोपीय AI सम्मेलन (ECAI) में स्वीकृत हो चुका है, और संबंधित कोड GitHub पर ओपन-सोर्स है। (स्रोत: BlockBeats)

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