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本文介绍了AutoMMemo,一个使多模态智能体能够自动设计记忆机制(可表达为可执行的备忘录程序)以从多模态交互轨迹中学习的框架,在GUI/Web导航和视觉推理基准上优于无记忆和固定记忆基线。
本文介绍了 δ-mem,这是一种轻量级的记忆机制,通过为冻结的注意力骨干网络增加一个紧凑的关联记忆状态来增强大型语言模型。实验表明,该机制在计算开销极小的情况下,在记忆密集型基准测试中实现了性能提升。