整合長期記憶，AI實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化，探索大模型這一可能性

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原標(biāo)題：整合長期記憶，AI實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化，探索大模型這一可能性
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),自我,記憶,能力
文章來源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心報(bào)道
編輯：Panda、小舟地球上最早的生命證據(jù)至少可以追溯到 35 億年前，而直到大約 25 萬到 40 萬年前，智人才出現(xiàn)地球上。在這漫長的歲月中，生物不斷地興盛又覆滅，但整體趨勢總是越來越復(fù)雜，其中最復(fù)雜的生物組件莫過于我們智人的大腦。這樣的復(fù)雜性是我們的意識和智慧的來源。而這一切背后的機(jī)制是進(jìn)化（evolution）。
到了現(xiàn)今的大模型時(shí)代，強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型已經(jīng)展現(xiàn)出了強(qiáng)大的智能水平，能完成多種多樣的任務(wù)。但它們也有個(gè)缺點(diǎn)，訓(xùn)練之后就基本定型了，難以隨著用戶的使用而演進(jìn)。但毫無疑問，這項(xiàng)能力很重要。
近日，天橋腦科學(xué)研究院和普林斯頓大學(xué)等多所研究機(jī)構(gòu)發(fā)布了一篇研究論文，詳細(xì)闡述了長期記憶對 AI 自我進(jìn)化的重要性，并且他們還提出了自己的實(shí)現(xiàn)框架 —— 基于多智能體的 Omne，其在 GAIA 基準(zhǔn)上取得了第一名的成績。論文標(biāo)題：Long Term Memory : The Foundation of AI Self-Evolution
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.15665
首先，該團(tuán)隊(duì)將 LLM 的模型進(jìn)化過程分成了三個(gè)主要階段
階段

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