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MAG接口使LLM获得持续学习能力

2025-08-23

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记忆增强生成的技术实现

MemoryAugmentedGeneration(MAG)API通过四阶段处理流程实现模型的持续学习：

记忆编码：将输入信息转化为可存储的向量表示
记忆沉淀：基于时效性过滤的写入优化
记忆激活：上下文相关的检索增强
记忆融合：注意力机制下的信息整合

在开放域问答任务中，该技术使答案准确率从67%提升至89%。典型应用案例包括：

智能客服系统的会话记忆保持
科研文献的跨文档推理
个性化推荐系统的长期偏好建模

API支持gRPC和WebSocket两种通信协议，P99延迟控制在300ms以内。

本答案来源于文章《MemOS：增强大语言模型记忆能力的开源系统》

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