H-Mem: Cơ chế phát triển bộ nhớ kết hợp cây ngữ nghĩa thời gian và knowledge graph

Bộ nhớ ngắn hạn dần tiến hóa thành tóm tắt dài hạn, duy trì biểu đồ quan hệ thực thể, đạt kết quả SOTA trên nhiều benchmark QA bộ nhớ đa tác tử.

Trường Đại học Trung Quốc Hương Cảng (Thâm Quyến) và Huawei Cloud cùng nhau đề xuất H-Mem, kết hợp cây ngữ nghĩa thời gian với đồ kiến thức, giúp bộ nhớ ngắn hạn dần chuyển hóa thành bản tóm tắt cấu trúc dài hạn, giữ nguyên mối quan hệ thực thể, đạt SOTA.

Dự án Dữ liệu Tác giả: Đại học Trung văn Hong Kong (Thâm Quyến) + Huawei Cloud Cấu trúc lõi: Cây ngữ nghĩa thời gian + Đồ thị tri thức Mô hình trí nhớ: Ngắn hạn → Trung hạn (tóm tắt) → Dài hạn (kiến trúc tri thức có cấu trúc) Kết quả thực nghiệm: Đạt SOTA trên nhiều chuẩn đánh giá về trí nhớ nhiều agent trong QA

Cây ngữ nghĩa thời gian: Tổ chức hội thoại theo trục thời gian, các chủ đề tương tự được tổng hợp thành các đỉnh. Tầng tri thức: Trích xuất các thực thể và quan hệ, xây dựng cấu trúc đồ thị. Kích hoạt tiến hóa: Khi đỉnh vượt ngưỡng hoặc cửa sổ thời gian đóng lại, tiến hành nén thành bản tóm tắt.

Bộ nhớ Hermes MEMORY và fact_store tiếp cận đường ray đôi tương tự thiết kế hai lớp của H-Mem. Có thể thêm cơ chế suy giảm thời gian để tự động giảm trọng số cho ký ức cũ. Quy trình nén MEMORY có thể tham khảo logic tổng hợp của cây ngữ nghĩa thời gian.