Uma abordagem prática para aprimorar a capacidade de raciocínio de longo prazo de corpos inteligentes
O principal gargalo dos modelos tradicionais de IA no raciocínio ao longo do tempo é a falta de sistemas de memória estruturados. O M3-Agent consegue um avanço por meio dos seguintes mecanismos inovadores:
- sistema de memória de trilha duplaMemória situacional: a memória situacional registra eventos concretos (o que/quando/onde), a memória semântica extrai relações abstratas (por que/como)
- Armazenamento físico centralizadoTodas as informações são organizadas em caracteres/objetos como âncoras, com suporte natural para o rastreamento da linha do tempo
- Otimização do aprendizado aprimoradoRL: Aprimoramento da precisão da associação de longo alcance por meio do treinamento de estratégias de recuperação de memória por meio de RL
Etapas de implementação: 1) Assegurar a instalação correta da versão específica da biblioteca de transformadores. 2) Carregar o mapa de memória usando control.py. 3) Criar perguntas de teste no arquivo de configuração de anotações. As medições mostram que a precisão do questionário de tempo cruzado é 38% maior do que a do GPT-4o.
Essa resposta foi extraída do artigoM3-Agent: uma inteligência multimodal com memória de longo prazo e capaz de processar áudio e vídeoO
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