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原標題：Agent技術洞察01：增強大語言模型 Agents 的工作記憶能力
關鍵字：記憶,內存,模型,上下文,工作
文章來源：算法邦
內容字數：0字

內容摘要：

直播預告 | 6月14日上午10點，「智猩猩AI新青年講座」第239講正式開講，莫納什大學在讀博士馬鑫將直播講解《DiT架構在視頻生成模型中的應用與擴展》，歡迎掃名~導讀本文來自知乎，作者為云原生架構師王磊。本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。
本文探討了工作記憶模型的應用，從認知心理學到 LLM Agent 的新興領域。傳統的 LLM Agent 缺乏跨交互領域的情景記憶深度和連續性。為了解決這些問題，提出了一種增強模型， 將集中式工作內存中心與情景緩沖區訪問結合起來。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696105075?本篇文章將會對論文《Empowering Working Memory for Large Language Model Agents》進行解讀分享。為了克服傳統大語言模型（LLM）缺乏情景記憶和不同交互領域連續性的局限性，本文探討了應用認知心理學工作記憶框架來增強 LLM 架構，并提出了一種創新模型。該模型具有集中式工作記憶中心并提供對情景緩沖區的訪問能力，用于構建具有復雜的、類人記憶功能的 LLM Agent，并強

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。