Компьютерная наука > Искусственный интеллект [представлен 8 сентября 2026 года] Название: Личное использование агентской памяти LLM с использованием биометрической точки зрения HTML (экспериментальная) Резюме: Personalized память помогает агентам LLW оказывать стабильную, индивидуализированную помощь путем хранения и повторного использования данных по конкретным пользователям в различных взаимодействиях. Однако в сценариях с участием многих пользователей поиск должен учитывать не только семантическое сходство, но и то, соответствует ли нынешний запросчик идентификатору хранимой памяти. Мы предлагаем био-мемориальную архитектуру памяти с биометрией, которая определяет поиск памяти как на семантическое сходство, так и на биометрическое соответствие. Био-Мемори, построенный на вершине AMem, дополняет каждую атомную записку с биометрической встроенной информацией и использует биометрическое сопоставление для формирования списка кандидатов для поиска до сематического ранжирования. Мы оцениваем биопоминание о Локомо в 10-потребителе, который устанавливает более 7 контрольных показателей и 10 протоколов отпечатков пальцев. В ряде наборов данных " Био-Мемориал > последовательно разделяет запросы владельцев и невладетелей. При персонификации на основе лица наибольший средний разрыв достигает 27,29% / 21,15% в F1 / BLEU-1 на CALFW; при персонализации на основе отпечатков пальцев соответствующий пробел составляет 25,75% 19,22% на MS_Blue. Эти результаты поддерживают биометрию в…
Личное оформление памяти агента LLM с использованием биометрических параметров
arXiv: 2609.08558v1 Annuales Type: New Habstractive: Personalized remolement as assistance agents оказывает стабильную, индивидуализированную помощь путем хранения и повторного использования данных по конкретным пользователям в рамках различных взаимодействий. Однако в сценариях с участием многих пользователей поиск должен учитывать не только семантическое сходство, но и то, соответствует ли нынешний запросчик идентификатору хранимой памяти. Мы предлагаем био-мемориальную архитектуру памяти с биометрией, которая определяет поиск памяти как на семантическое сходство, так и на биометрическое соответствие. Био-Мемори, построенный на вершине AMem, дополняет каждую атомную записку с биометрической встроенной информацией и использует биометрическое сопоставление для формирования списка кандидатов для поиска до сематического ранжирования. Мы оцениваем биопоминание о Локомо в 10-потребителе, который устанавливает более 7 контрольных показателей и 10 протоколов отпечатков пальцев. В ряде наборов данных " Био-Мемориал > последовательно разделяет запросы владельцев и невладетелей. При персонификации на основе лица наибольший средний разрыв достигает 27,29% 21,15% в F1/BLEU-1 на CALFW;