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介绍 Charlie Mnemonic：第一个具有长期记忆的个人助理
作为持续学习研究工作的一部分，我们正在开源 Charlie Mnemonic，这是首款配备长期记忆 (LTM) 的个人助理（LLM 代理）。乍一看，Charlie 可能类似于现有的 LLM 代理，如 ChatGPT、Claude 和 Gemini。然而，它的特色是 LTM 的实现，使其能够从每次交互中学习。这包括将用户消息、助手响应和环境反馈存储并集成到 LTM 中，以便在与手头任务相关时将来检索。Charlie Mnemonic 结合使用长期记忆 (LTM)、短期记忆 (STM) 和情景记忆来提供情境感知响应。这种随着时间的推移记住交互的能力显著提高了对话的连贯性和个性化。此外，Charlie 不仅记住姓名、生日或工作场所等事实；它还会学习指令和技能。这意味着它可以理解细微的请求，比如给安娜和约翰写的电子邮件方式不同，获取特定类型的信息，或者根据您的喜好管理智能家居设备。将 LTM 设想为一种可扩展的动态内存，可以捕捉和保留每个细节，不断增强其理解和功能。里面有什么：为 Charlie 提供支持的 LLM 是 OpenAI GPT-4 模型，可以灵活地在未来切换到其他 LLM，包括本地模型。由 GoodAI 开发的 LTM 系统是 Charlie 优势的核心
来源:Marek Rosa - Goodai博客作为持续学习研究工作的一部分，我们正在开源 Charlie Mnemonic，这是第一个配备长期记忆 (LTM) 的个人助理 (LLM 代理)。
Charlie Mnemonic，第一个个人助理 长期记忆 (LTM)乍一看，Charlie 可能类似于现有的 LLM 代理，如 ChatGPT、Claude 和 Gemini。 然而，它的独特之处在于 LTM 的实现，使其能够从每次交互中学习。 这包括将用户消息、助手响应和环境反馈存储并集成到 LTM 中，以便在与手头任务相关时将来检索。
从每次互动中学习。 将用户消息、助手响应和环境反馈存储并集成到 LTM 中Charlie Mnemonic 采用长期记忆 (LTM)、短期记忆 (STM) 和情景记忆的组合来提供情境感知响应。这种随着时间的推移记住互动的能力显著提高了对话的连贯性和个性化。
长期记忆 (LTM)、短期记忆 (STM) 情景记忆 情境感知响应。此外，Charlie 不仅记住姓名、生日或工作场所等事实；它还学习指令和技能。这意味着它可以理解细微的请求，例如给 Anna 和 John 写电子邮件的方式不同、获取特定类型的信息或根据您的偏好管理智能家居设备。
学习指令和技能。将 LTM 设想为一种可扩展的动态记忆，可以捕捉和保留每个细节，不断增强其理解力和功能性。
内容：
- Charlie 的 LLM 是基于 OpenAI GPT-4 模型，未来可以灵活切换到其他 LLM，包括本地模型。GoodAI 开发的 LTM 系统是 Charlie 先进功能的核心。
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