MemOS是一个开源系统，专注于为大语言模型（LLM）提供记忆增强功能。它通过创新的记忆管理和调度机制，帮助模型更好地存储、检索和利用上下文信息。MemOS的核心功能包括记忆增强生成（MAG）、模块化记忆架构（MemCube）、文本记忆管理以及动态记忆调度机制。
具体来说，MemOS通过以下方式增强LLM的记忆能力：
- 提供统一的API接口，支持模型结合上下文记忆进行聊天和推理
- 通过MemCube架构灵活管理多种记忆类型
- 支持存储和检索结构化或非结构化文本知识
- 动态分配记忆资源，优化模型在长上下文任务中的性能
这些功能使MemOS在多跳推理、开放域问答和时序推理等任务中表现优异，相比传统模型提升了显著性能。
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