Resumen: La aparición de agentes basados en el modelo de lenguaje grande capaz (LLM) requiere arquitecturas de memoria que trascienden el mero almacenamiento de datos, habilitando el aprendizaje continuo, el razonamiento matizado y la adaptación dinámica. Los sistemas de memoria actuales a menudo lidian con limitaciones fundamentales en la flexibilidad estructural, la conciencia temporal y la capacidad de sintetizar ideas de nivel superior a partir de datos de interacción sin procesar. Este documento presenta un tejido cognitivo, un nuevo marco de memoria centrado en un gráfico de resonancia espacio-temporal múltiple (STRG). Este gráfico maneja la información como partículas de información semánticamente ricas (IPS), que se enriquecen dinámicamente con claves de resonancia, significantes e huellas situacionales a través de una interfaz de Oracle semántica dedicada (SOI). Estas IP están interconectadas a través de hilos relacionales tipados, formando un tapiz de conocimiento en evolución. Un componente clave del tejido cognitivo es el proceso de refinamiento cognitivo, un mecanismo autónomo que incluye la síntesis de agregados de información (IAS) estructuras de conocimiento de nivel superior derivadas de grupos identificados de IP relacionadas. Presentamos resultados experimentales integrales que demuestran la mejora marcada de Weave cognitivo sobre los enfoques existentes en tareas de planificación de horizonte de larga duración, escenarios de respuesta de pregunta en evolución y coherencia de diálogo multisesión. El sistema logra una mejora promedio notable del 34% en las tasas de finalización de la tarea y una reducción del 42% en la latencia de consulta media en comparación con las líneas de base de última generación. Además, este documento explora las consideraciones éticas inherentes a tales sistemas de memoria avanzados, analiza las implicaciones para la memoria a largo plazo en LLMS y describe las promesas futuras trayectorias de investigación.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 10 de junio de 2025.
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