如何在本地AI伴侣中提升推理和记忆能力？

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摘要

一位开发者讨论了在本地AI伴侣中提升推理和记忆处理的挑战，并寻求建议，重点是上下文选择和小模型的处理。

我正在构建一个本地AI伴侣，目前专注于其认知层。目标是：用户消息 → 理解意图 → 决定相关上下文 → 仅检索有用的记忆/状态 → 对上下文进行推理 → 生成响应 → 更新记忆/状态 它目前具有长期记忆、兴趣、情绪/情感状态、身份和项目上下文，但我试图提升上下文选择和推理的质量，特别是使用小型本地模型。我很好奇你会如何处理：在不使提示过载的情况下改进记忆/上下文选择 处理冲突或过时的记忆 决定记忆何时真正相关 在回答前给予模型更好的推理 建模持久的兴趣/情绪而不使响应变得重复 对于构建本地代理/伴侣的人：哪些方法对你有效？
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