Современные ИИ-ассистенты, как правило, сохраняют всю историю диалога без отбора и стру...
Современные ИИ-ассистенты, как правило, сохраняют всю историю диалога без отбора и структурирования. Это приводит к накоплению избыточной информации, снижает точность поиска нужных данных и ухудшает согласованность ответов при работе с длинным контекстом. В работе ученых МГУ предложена архитектура, в которой управление долговременной памятью выделено в отдельную подсистему. Она принимает решения о том, какие сведения следует сохранять, а какие — удалять или перерабатывать. При работе системы сначала выполняется поиск ранее сохраненных записей, связанных с текущим запросом пользователя. Найденные элементы преобразуются в компактный контекст и добавляются ко входным данным модели, после чего формируется ответ. Затем подсистема памяти анализирует новые данные и решает, нужно ли их сохранять. Для снижения шума и устранения дублирования применяется дополнительная обработка записей: они могут сокращаться, помечаться тегами или удаляться. Это позволяет поддерживать более согласованное поведение системы при длительном диалоге. Фото: ru.123rf.com Подробнее на портале Научная Россия #ии #мгу