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面向大模型Agent的长短期混合记忆方法研究

 现代邮政学院(自动化学院)

Research on the framework of realizing long and short memory for LLMs-based Agents

近年来,大型语言模型技术迎来了长足的发展,并在自然语言处理任务中获得了广泛的应用。这一技术的飞速发展为人工智能领域带来了重大机遇,特别是在智能辅助领域。同时,自古以来,记忆一直是一个无比具有吸引力的话题,它被广泛地讨论和研究,尤其在认识论、当代生理学和认知心理学等领域受到深入探讨。在这一背景下,本研究基于一系列开源 AI Agent 模型,探索并研发一种全新 AI Agent ,其专注于记忆辅助功能,旨在为用户提供个性化、跨学科的学习和思考支持。

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项目负责人

郭乙泽2023级 人工智能学院 人工智能大类招生

指导老师

张雷瀚现代邮政学院(自动化学院) 讲师

评审老师

孔德婧现代邮政学院(自动化学院) 副教授

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该项目暂无荣誉
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