この記事のデータによると、memUはLocomoのベンチマークで以下のスコアを記録している。92%のメモリ精度.さらに特筆すべきは、最適化されたオンライン・プラットフォームを通じて、メモリー機能の呼び出しコストを削減することである。90%まで.この高精度と低コストの組み合わせにより、memUはメモリー機能を頻繁に呼び出す必要があるAIコンパニオン・アプリケーションに特に適しており、開発者はサービス品質を確保しながら運用コストを大幅に削減することができる。
この答えは記事から得たものである。memU:AIコンパニオンの長期記憶を作成するオープンソースのフレームワークについて