Đội ngũ Học viện Khoa học Trung Quốc đề xuất HyperMem, bước đột phá trong bộ nhớ AI cho hội thoại dài

Theo tin tức từ ME News, vào ngày 11 tháng 4 (UTC+8), nhóm nghiên cứu từ Viện Nghiên cứu Công nghệ Thông tin, Viện Khoa học Trung Quốc đã công bố một bài báo tại hội nghị chính ACL 2026, đề xuất kiến trúc bộ nhớ siêu đồ thị HyperMem dành cho hội thoại dài hạn, đạt độ chính xác đánh giá 92,73% trên bộ dữ liệu chuẩn LoCoMo, phá vỡ kỷ lục hiện tại. Các giải pháp bộ nhớ hiện có dựa trên RAG và cấu trúc đồ thị thường phụ thuộc vào các mối quan hệ từng cặp, khó nắm bắt các mối liên hệ bậc cao giữa nhiều yếu tố, dẫn đến nội dung truy vấn bị phân mảnh. HyperMem giới thiệu cấu trúc siêu đồ thị, chia bộ nhớ hội thoại thành ba cấp độ: chủ đề, đoạn hội thoại và sự thật, đồng thời sử dụng siêu cạnh để nhóm các đoạn và sự thật liên quan lại với nhau, kết hợp với chỉ mục lai từ vựng - ngữ nghĩa và chiến lược truy vấn từ thô đến tinh, nhằm đạt được việc truy vấn chính xác và hiệu quả các mối liên hệ bậc cao. Kết quả thực nghiệm cho thấy, trên bộ dữ liệu chuẩn LoCoMo, HyperMem đạt độ chính xác 92,73% trong đánh giá bằng LLM-as-a-judge, đạt mức tốt nhất hiện nay (SOTA), xác nhận hiệu quả của nó trong việc duy trì tính nhất quán và mô hình hóa cá nhân hóa cho hội thoại dài hạn. Nghiên cứu này cung cấp hướng đi mới cho các tác nhân hội thoại trong việc duy trì tính liên tục ngữ cảnh, theo dõi các nhiệm vụ kéo dài và cung cấp dịch vụ cá nhân hóa trong tương tác dài hạn. Bài báo đã được công bố trên arXiv (số hiệu 2604.08256). (Nguồn: BlockBeats)