چینی اکیڈمی آف سائنسز کی ٹیم نے ہائیپر میم کا تجویز کیا، لمبے مکالمے والے AI میموری میں انقلاب

ME نیوز کے مطابق، 11 اپریل (UTC+8) کو، چینی اکیڈمی آف سائنسز کے انفارمیشن انجینئرنگ انسٹیٹیوٹ کی تحقیقی ٹیم نے ACL 2026 کے مین کنف런س میں ایک تحقیقی مقالہ شائع کیا، جس میں لمبے مکالموں کے لیے ایک نئی ا中超گراف میموری آرکیٹیکچر "HyperMem" پیش کی گئی ہے، جس نے لمبے مکالمے کے معیاری ٹیسٹ LoCoMo پر 92.73% کی درستگی کے ساتھ موجودہ بہترین نتائج کو عبور کر دیا۔ موجودہ RAG اور گراف بنیادی میموری حل زیادہ تر دو-دو کے تعلقات پر منحصر ہیں، جو متعدد عناصر کے درمیان اعلیٰ سطح کے تعلقات کو سمجھنے میں ناکام رہتے ہیں، جس کے نتیجے میں ریٹریو کردہ مواد ٹکڑوں میں تقسیم ہو جاتا ہے۔ HyperMem نے ا中超گراف سٹرکچر کو شامل کرتے ہوئے مکالمہ کی یادداشت کو تھیم، شق، اور حقائق تین سطحوں میں تقسیم کیا ہے، اور ا中超边上 سے متعلقہ شقیں اور حقائق کو اکٹھا کر دیا ہے، جس کے ساتھ مخلوط لفظی-معنائی انڈیکسنگ اور خشک سے تفصیل تک کی ریٹریول حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے اعلیٰ سطح کے تعلقات کو درست اور موثر طریقے سے ریٹریو کیا جاتا ہے۔ تجربات نے ظاہر کیا کہ لمبے مکالمے کے معیار LoCoMo پر، HyperMem نے LLM-as-a-judge جائزہ لینے والے طریقے میں 92.73% درستگی حاصل کی، جو موجودہ بہترین سطح (SOTA) تک پہنچ گئی، جس سے اس کی لمبے مکالموں میں سماجی انسجام اور شخصیت کے ماڈلنگ میں مؤثر صلاحیت ثابت ہوتی ہے۔ یہ تحقیق مکالمہ اجینٹس کو لمبے وقت تک مکالموں میں حوالہ جات کو منظم رکھنے، مستقل کاموں کا تعاقب کرنے، اور شخصی خدمت فراہم کرنے کے لیے نئے راستے فراہم کرتی ہے۔ مقالہ arXiv پر شائع ہو چکا ہے (نمبر 2604.08256)۔ (ذرائع: BlockBeats)