Исследователи MIT и NUS представили MEM1: эффективную по памяти систему для языковых агентов с длительным горизонтом планирования
Современные языковые агенты должны уметь вести многоэтапные диалоги, извлекая и обновляя информацию по мере развития задач. Однако большинство существующих систем просто добавляют все прошлые взаимодействия к запросу, независимо от их релевантности. Это приводит к нерациональному использованию памяти, снижению производительности и ухудшению рассуждений при обработке более длинных входных данных, которые не были видны во время обучения. … Читать далее