Просмотр новости
Найдите то, что Вас интересует
Спутники
РН
SpaceX
Роскосмос
NASA
СпутникиРНSpaceXРоскосмосNASAУчёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ предложили подход к тому, как системы на основе искусственного интеллекта могут запоминать и использовать информацию при длительном взаимодействии с пользователем.
Современные ИИ-ассистенты, как правило, сохраняют всю историю диалога без отбора и структурирования. Это приводит к накоплению избыточной информации, снижает точность поиска нужных данных и ухудшает согласованность ответов при работе с длинным контекстом.
В работе предложена архитектура, в которой управление долговременной памятью выделено в отдельную подсистему. Она принимает решения о том, какие сведения следует сохранять, а какие — удалять или перерабатывать.
При работе системы сначала выполняется поиск ранее сохранённых записей, связанных с текущим запросом пользователя. Найденные элементы преобразуются в компактный контекст и добавляются ко входным данным модели, после чего формируется ответ. Затем подсистема памяти анализирует новые данные и решает, нужно ли их сохранять.
Для снижения шума и устранения дублирования применяется дополнительная обработка записей: они могут сокращаться, помечаться тегами или удаляться. Это позволяет поддерживать более согласованное поведение системы при длительном диалоге.
«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.
Предложенный подход может использоваться при разработке ИИ-ассистентов и других систем, работающих с длительным контекстом, где важно учитывать накопленную информацию без потери её качества.
Результаты работы были представлены на научной конференции «Ломоносовские чтения».
Учёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ предложили подход к тому, как системы на основе искусственного интеллекта могут запоминать и использовать информацию при длительном взаимодействии с пользователем.
Современные ИИ-ассистенты, как правило, сохраняют всю историю диалога без отбора и структурирования. Это приводит к накоплению избыточной информации, снижает точность поиска нужных данных и ухудшает согласованность ответов при работе с длинным контекстом.
В работе предложена архитектура, в которой управление долговременной памятью выделено в отдельную подсистему. Она принимает решения о том, какие сведения следует сохранять, а какие — удалять или перерабатывать.
При работе системы сначала выполняется поиск ранее сохранённых записей, связанных с текущим запросом пользователя. Найденные элементы преобразуются в компактный контекст и добавляются ко входным данным модели, после чего формируется ответ. Затем подсистема памяти анализирует новые данные и решает, нужно ли их сохранять.
Для снижения шума и устранения дублирования применяется дополнительная обработка записей: они могут сокращаться, помечаться тегами или удаляться. Это позволяет поддерживать более согласованное поведение системы при длительном диалоге.
«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.
Предложенный подход может использоваться при разработке ИИ-ассистентов и других систем, работающих с длительным контекстом, где важно учитывать накопленную информацию без потери её качества.
Результаты работы были представлены на научной конференции «Ломоносовские чтения».
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ученые МГУ улучшили память ИИ-ассистентов для длительных диалогов | 0 | 13.41 | 06-08-2026 |
| 2 | Дефицит памяти из-за ИИ добрался до… автомобилей | -1 | 13.15 | 25-07-2026 |
| 3 | Российский ИИ стал лучше запоминать подробности о жизни пользователей | 0 | 14 | 06-08-2026 |
| 4 | Яндекс представил большое обновление Алисы AI перед YoungCon | 0 | 5 | 25-06-2026 |
| 5 | Память для LLM-чата на Python. Часть 3: добавляем историю сообщений и контекст | 0 | 10.41 | 05-04-2026 |
| 6 | Разбираю статью про FS-Researcher: как учёные научили ИИ вести конспекты | -1 | 14.48 | 06-02-2026 |
| 7 | Мой локальный агент помнит проект лучше меня. Контекст — 32K токенов. Расскажу, как | 0 | 9.22 | 14-02-2026 |
| 8 | В МГУ прошла одна из старейших конференций России по компьютерной лингвистике | 0 | 5 | 26-06-2026 |
| 9 | What is the AI Context Window? | 0 | 9.59 | 21-07-2026 |
| 10 | VK AI Space представила многоуровневую память для корпоративных ИИ‑агентов | 0 | 3.19 | 23-07-2026 |