我的最后两篇论文:基于LLM的实体中带有时间戳日志的连续性与涌现人格,以及记忆如何减少令牌消耗和开发人员时间
摘要
作者介绍了这两篇论文,探讨了基于LLM的实体中带有时间戳日志的连续性与涌现人格,以及记忆如何减少令牌消耗和开发人员时间。
暂无内容
相似文章
关于LLM智能体中“记忆来源洗白”的论文
一篇论文探讨了LLM智能体中的“记忆来源洗白”现象,即长期记忆可以将不可信的观察结果转化为看似可信的上下文,并提出了通过记忆整合来保留来源信息的方法。
对“长期运行会话”、“生活伴侣”、“LLM-Wiki”、“记忆”的实用批评。解决方案:不可变反思、基于问题和任务的临时会话链、提示模板、独立批评、原型
本文对长期运行的 LLM 会话、生活伴侣型代理以及持久化记忆系统提出了实用批评,指出了隐私、成本、意图丢失和维护等问题,并提出了基于问题的临时会话链和提示模板等替代方案。
绝不浪费一个token(15分钟阅读)
一篇技术博客文章,解释如何通过在代理和提供商之间放置一个持久缓冲区来避免浪费LLM token,从而在进程崩溃时无需重新获取已生成的token即可恢复。
@dylan_works_: 写了一些我最近一直在研究的有趣发现:当 LLM agent 反复将自身经历改写成文本形式的“经验……
这篇研究博客文章表明,反复将 LLM agent 的经历改写成文本形式的“教训”往往会降低性能,而非提升性能。作者发现,在 ARC-AGI 和 ALFWorld 等基准测试中,情景记忆保留的效果优于抽象巩固。
智能体LLM系统的共享选择性持久记忆
本文介绍了面向智能体LLM系统的共享选择性持久记忆,该记忆保留可复用的上下文(如任务规范和数据模式),同时丢弃会话特定的推理痕迹,在企业场景中实现了96%的任务完成率和显著的令牌成本降低。