• МГУ предлагает подход к улучшению памяти ИИ-ассистентов.
• Современные ИИ-ассистенты сохраняют всю историю диалога без отбора и структурирования.
• Это снижает точность поиска данных и ухудшает согласованность ответов.
• Предложена архитектура с отдельной подсистемой управления долговременной памятью.
• Подсистема памяти принимает решения о сохранении, удалении или переработке данных.
• Используется дополнительная обработка записей для снижения шума и устранения дублирования.
• Память рассматривается как управляемая система, сохраняющая только существенную информацию.
• Подход может использоваться при разработке ИИ-ассистентов и других систем с длительным контекстом.

«Мы рассматриваем память не как простой архив диалога, а как управляемую систему, в которой важно сохранять только существенную информацию и  реорганизовывать ее в процессе работы», — отметила доцент кафедры алгоритмических языков факультета ВМК МГУ Лариса Кузина.