כתבה
arXiv cs.AI ·
Mem++: זיכרון לא-מחק
Mem++: Non-Destructive Memory for Long-Term Organizational LLM Agents
Mem++ היא פלטפורמת זיכרון לא-מחק, המאפשרת זיכרון ארוך-טווח לאגנטים של LLM. היא מאחסן כל דוקומנט בעלת תאריך ומחבר, ובעת קריאה, היא מחזירה רק דוקומנטים עד תאריך השאלה. Mem++ עוברת את הבסיס החזק ביותר ב-8.0 ל-13.1 נקודות, והיא גם מגיעה לתוצאה הטובה ביותר עם gpt-4.1-mini.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02002v1 Announce Type: cross Abstract: Large Language Model (LLM) agents now take part in organizational work, where many authors record decisions across documents over months. Because a revised decision arrives as a new document rather than an edit, answering a question requires knowing which version held at a given time. However, most memory systems compress the record at write time. By distilling each document into facts, notes or graph edges, these methods fix what can be answered before any question is asked. To address this, we propose Mem++, a non-destructive memory framework shifting from write-time distillation to read-time selection. Mem++ stores every document whole with its date and author, and it calls no generative model at write time. At read time, it retrieves on
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית