知的体の長期推論能力を高めるための実践的アプローチ
M3-Agentは、次のような革新的なメカニズムによってブレークスルーを実現している：
- デュアルトラックメモリーシステム状況記憶は具体的な出来事（いつ／何が／どこで）を記録し、意味記憶は抽象的な関係（なぜ／どうして）を抽出する。
- 物理的な集中ストレージすべての情報は、文字／オブジェクトをアンカーとして整理され、タイムラインのトレースが自然にサポートされる。
- 学習の最適化RLによる記憶検索ストラテジーの訓練による長距離連合精度の向上
実装ステップ: 1) トランスフォーマーライブラリ特定のバージョンが正しくインストールされていることを確認する 2) control.pyを使用してメモリマップをロードする 3) 注釈設定ファイルでテスト問題を設計する。計測の結果、クロスタイムクイズの精度はGPT-4oより38%高いことがわかりました。
この答えは記事から得たものである。M3-Agent：長期記憶を持ち、音声と映像を処理できるマルチモーダルインテリジェンスについて
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