時間推論タスクにおける大規模言語モデルの精度の低さをどう解決するか？

2025-08-23

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パフォーマンス最適化プログラム

MemOSは、革新的なメモリ・スケジューリング・メカニズムにより、時間推論の精度を向上させることができる：

タイムスタンプメモリー保存時に時間軸のメタデータを自動的に追加
サンプルコード：
mag.add_memory(user_id="projectX", content="实验阶段A完成", timestamp="2024-06-01")
動的検索戦略システムは、クエリに含まれる時間的キーワード（例えば "after "や "last month"）に基づいて、MemSchedulerの時間的ソートアルゴリズムを自動的に起動する。
検証方法効果は二重試験で確認できる：
1. 基本テスト：メモリースケジューリングがオフの場合、"Experiment Update "を問い合わせる。
2. 比較テスト：MemOSを有効にして同じクエリを実行すると、ステージAの情報が正確に返される。

ほら曖昧な時間表現（例えば "the other day"）を扱う場合は、"the other day "を経由させることが推奨される。mag.set_time_anchor()基準時点を設定する。