Почему долгосрочная память для больших языковых моделей остаётся нерешённой проблемой Несмотря на видимый прогресс, долгосрочная память для разговорных LLM остаётся нерешённой задачей. Автор разбирает, почему каждая существующая система памяти — это набор компромиссов, и объясняет архитектуру выбора, стоящую за каждым решением. Читать статью
Почему долгосрочная память для больших языковых моделей остаётся нерешённой…
Источник
https://t.me/ai_longreads/551Канал Про AI: Лучшие cтатьи и исследования · опубликовано 28 апр. 2026 г.
Из этого канала
- #552Утренний обзор AI-трендов: Инструментарий для анализа протоколов подписки…
Утренний обзор AI-трендов: Инструментарий для анализа протоколов подписки ChatGPT Team Набор для сквозного воспроизведения протоколов, включающий визуальный…
- #553Ваш harness, ваша память Агентные harness-оболочки неразрывно связаны с памятью…
Ваш harness, ваша память Агентные harness-оболочки неразрывно связаны с памятью агентов.
- #554Compound Engineering (составная инженерия) — 28.04.2026 Вышла версия v3.3.0…
Compound Engineering (составная инженерия) — 28.04.2026 Вышла версия v3.3.0 плагина Compound Engineering: агент теперь показывает свои намерения перед началом…
- #550Установите эти навыки, прежде чем Codex начнёт работать с вашим проектом в…
Установите эти навыки, прежде чем Codex начнёт работать с вашим проектом в Xcode Пять наборов навыков (skills) для AI-агентов, которые помогут избежать…
- #549Лучший Harness: рецепт hill-climbing для harness с помощью evals Как…
Лучший Harness: рецепт hill-climbing для harness с помощью evals Как использовать evals в качестве обучающего сигнала для автономного улучшения harness агента,…