MemOS — операционная система для памяти ИИ

Обычные LLM быстро забывают информацию, а дообучать их — долго и дорого. В новой работе предлагают радикально другой подход: MemOS превращает память в часть операционной системы.

Память как файлы: Модель может *записывать, перемещать и удалять* знания, как будто работает с файлами, и делать это прямо во время работы, а не только на этапе обучения.

MemCube — контейнер знаний: Каждое знание упаковывается в кубик с метками времени и авторства. Планировщик сам решает, где хранить этот "куб" — в тексте, GPU?кэше или в виде маленького патча весов.

Умная экономия: MemOS работает с 1500 токенами памяти, но достигает такой же точности, как если бы модель загружала весь контекст. При этом скорость — как у облегчённых моделей.

Мгновенная подгрузка: На тестах с Qwen2.5?72B переключение нужных "кубов" в кэш снижает задержку первого токена на 91.4%, *без изменения ответа*.

Результаты: MemOS набрал 73.31 балла по LLM?Judge на LOCOMO-бенчмарке — почти на 9 баллов больше ближайшего конкурента. Особенно хорошо работает на сложных задачах с несколькими шагами и временными зависимостями.

Итог: память как ОС — это не просто удобно, это ускоряет модель, повышает точность и даёт контроль над знаниями.

Источник: arxiv.org/abs/2506.18032

Источник: vk.com

Комментарии: