Thuật toán Bộ nhớ Dài hạn của Mem0 vượt trội 26% về độ chính xác so với OpenAI

Tin tức từ ME News, ngày 17 tháng 4 (UTC+8), theo giám sát của Beating, nền tảng trí tuệ nhân tạo ghi nhớ cá nhân hóa Mem0 gần đây đã công bố kết quả nghiên cứu về thuật toán ghi nhớ dài hạn cốt lõi của mình. Dữ liệu thí nghiệm cho thấy, trong bài kiểm tra chuẩn LOCOMO, tỷ lệ chính xác phản hồi của Mem0 cao hơn 26% so với tính năng ghi nhớ tích hợp của OpenAI, đồng thời do cơ chế truy xuất “sự thật hóa”, độ trễ suy luận P95 giảm 91% và lượng token tiêu thụ giảm 90%. Thuật toán này giải quyết vấn đề cốt lõi là hiện tượng “quên” của các đại lý AI trong các tương tác dài hạn. Khác với cách tiếp cận thô bạo chỉ mở rộng cửa sổ ngữ cảnh của LLM, Mem0 sử dụng một đường ống xử lý hai giai đoạn: ở “giai đoạn trích xuất”, hệ thống sẽ trích xuất các sự kiện quan trọng từ cuộc trò chuyện mới nhất, tóm tắt cuộn và lịch sử; ở “giai đoạn cập nhật”, hệ thống thực hiện các thao tác thêm mới, cập nhật, xóa xung đột hoặc bỏ qua thông qua cơ sở dữ liệu vector, đảm bảo tính tinh gọn và nhất quán của kho ghi nhớ. Nghiên cứu cũng giới thiệu một biến thể nâng cao Mem0ᵍ. Phiên bản này tích hợp cấu trúc cơ sở dữ liệu đồ thị, chuyển đổi các sự kiện đã trích xuất thành các nút và cạnh có nhãn, từ đó nắm bắt các mối quan hệ thực thể phức tạp giữa nhiều phiên. Trong môi trường sản xuất thực tế, Mem0 hoàn thành toàn bộ quy trình từ truy xuất ghi nhớ đến tạo câu trả lời trong 0,71 giây, trong khi phương pháp “toàn bộ ngữ cảnh” truyền thống cần gần 10 giây. Hiện tại, nghiên cứu này đã được Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Châu Âu (ECAI) chấp nhận, mã nguồn liên quan đã được mở nguồn trên GitHub. (Nguồn: BlockBeats)