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VoxMem是一个用于评估大型音频语言模型中多模态记忆的基准测试,重点考察声学证据类型和多会话记忆操作。它揭示了当前模型中的显著差距,例如与语义内容相比,说话者身份和副语言线索的保留较差。
Zero-Mem为LLM智能体引入了一种零Token记忆操作系统,通过保留原始交互轨迹并使用确定性实体-上下文和时间结构,在记忆检索过程中消除了LLM调用和Token消耗。它在长记忆和长上下文问答基准上取得了具有竞争力的性能,同时将记忆操作时间成本降低了57.6%。