AI圈报
产品发布 / 更新普通

RSM-full:分组记忆让受限智能体省 68% token

信息来源:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)·
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。
内容层级普通情报
发布时间(北京时间)
本站收录时间(北京时间)
信息来源X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
站内情报编号intel-418c46a0f1895ae91f9f6b1b