Lmst

Giới thiệu kiến trúc bộ nhớ nâng cao dùng FSRS6 thay thế RAG cho Agent cục bộ. Thay vì tìm kiếm vector phẳng, hệ thống dùng đồ thị có hướng với điểm truy xuất theo tỷ lệ suy giảm log, tăng cường khi truy xuất thành công và lọc tiếng ồn bằng ngưỡng nghiêm ngặt. Viết bằng Rust (tokio, petgraph), độ trễ giảm từ 200ms xuống dưới 8ms. Đang thử nghiệm với Llama 3 qua MCP. Mã nguồn mở: github.com/samvallad33/vestige. #AI #Rust #LLM #MemorySystem #LocalAI #FSRS #AIArchitecture #TríTuệNhânTạo #LưuTrữThôn

AI mới xây dựng hệ thống trí nhớ mô phỏng não người sử dụng kiến trúc **ACT-R** (NASA/DARPA). Hệ thống có các đặc điểm:
- Kích hoạt kiến thức qua đồ thị mạng
- Nâng cao trí nhớ khi sử dụng liên tục
- Khôi phục trạng thái làm việc nhanh chóng
- 18 công cụ chạy cục bộ (không cần mây)
Sắp ra mắt trên Kickstarter đầu năm 2024.

#AI #MemorySystem #ACTR #Technology #TríTuệNhânTạo #HệThốngTríTưởng #CôngNghệ

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1pv0uto/built_an_ai_memory_system_with

Một nhà phát triển đã tạo ra MARM - hệ thống bộ nhớ AI đa nền tảng, bền bỉ, sử dụng nhúng vector để tìm kiếm ngữ nghĩa cho các tác nhân AI. Với hơn 2000 lượt cài đặt, MARM được đánh giá cao về độ chính xác và quản lý phiên. Tuy nhiên, người tạo ra nó đang tìm kiếm lời khuyên marketing hoặc một đồng sáng lập để giúp dự án tiếp cận người dùng.

#AI #MARM #MemorySystem #MarketingHelp #DevTools #CôngCụAI #HỗTrợMarketing #HệThốngBộNhớ