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RSM-full:分组记忆让受限智能体省 68% token
原始标题:For memory-limited agents, organize the past before you optimize search: grouping related memories a…
内容摘要
RSM-full 在 AMA-Bench 约 4k prompt token 预算下,保留了完整历史输入 83% 的质量,token 成本仅为后者的 32%。它按记忆到达顺序将相关记忆分组,需要时整组召回,而非检索孤立片段。作者认为,对内存受限的智能体,先组织好过去比优化检索更有效。
内容分类AI 产品发布与更新
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信息来源X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
站内情报编号intel-418c46a0f1895ae91f9f6b1b