Programa de otimização de desempenho
O MemOS pode melhorar a precisão da inferência temporal 159% por meio de um mecanismo inovador de agendamento de memória, cuja implementação contém:
- carimbo de data/horaMetadados de dimensão temporal: adicione automaticamente metadados de dimensão temporal ao armazenar memórias
Código de amostra:mag.add_memory(user_id="projectX", content="实验阶段A完成", timestamp="2024-06-01") - estratégia de recuperação dinâmicaClassificação temporal: O sistema ativa automaticamente o algoritmo de classificação temporal do MemScheduler com base nas palavras-chave temporais da consulta (por exemplo, "after", "last month").
- Métodos de validaçãoEficácia: A eficácia pode ser verificada por meio de testes duplos:
- Teste básico: consulte "Atualização de experimentos" quando o agendamento de memória estiver desativado.
- Teste de comparação: a mesma consulta com o MemOS ativado retornará com precisão as informações do estágio A
advertênciaQuando se lida com expressões de tempo ambíguas (por exemplo, "the other day"), recomenda-se que elas sejam passadas pela funçãomag.set_time_anchor()Defina o ponto de tempo de referência.
Essa resposta foi extraída do artigoMemOS: um sistema de código aberto para aprimorar a capacidade de memória de modelos de idiomas grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da baixa precisão de modelos de linguagem grandes em tarefas de raciocínio temporal?
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