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World File Search System记忆系统
大脑的记忆系统 摘要 简介
长期以来，人类一直对记忆的形成方式、记忆如何被破坏或丢失，以及记忆在多年后如何仍然鲜活存在等问题着迷。因此，对记忆位置和组织的研究由来已久，其中“记忆由 20 世纪下半叶发展起来的不同系统组成”这一概念。有意识和无意识记忆过程之间的基本二分法最初是基于对失忆症患者研究和对动物进行系统性实验的证据得出的。行为和神经测量以及成像技术的使用逐渐使研究人员同意存在支持多种记忆系统的多种神经结构。本文提供了一个历史视角，以将这些关于记忆系统的想法置于背景中，并为多重记忆系统模型提供了当前解释。
机器人认知架构的记忆系统及其在 ArmarX 中的实现
图 1：人形机器人 ARMAR-III [ 2 ] 感知来自不同传感器的多模态数据，如触觉、视觉和听觉信息。这些数据必须在适当的记忆系统中存储和处理。为了最佳地支持各种认知过程和动作，记忆系统必须满足几个特征，如主动设计、多模态、固有情景结构、联想性和自省性。
Google Quantum AI 演示量子记忆系统，可大幅降低错误率
在测试中，研究小组还发现，随着逻辑量子比特数量的增加（在他们的案例中从 72 个跃升至 105 个），该算法在纠正错误方面的表现越来越好。研究小组指出，这一发现表明，增加更多的量子比特将进一步提高纠正能力，从理论上讲，这一方案可以开发出一种错误很少、真正有用的量子计算机。
认知发展作为语言学习难题的一部分
为什么孩子比成年人更容易学习语言？这个难题已经吸引了认知和语言科学家数十年。在本信中，我们从认知的角度来了解语言学习难题，该角度灵感来自感知和运动学习文献的证据。神经科学研究表明，大脑中的两个记忆系统参与了人类学习：早期的隐式程序记忆系统和后期发展的认知或声明性记忆系统。我们认为，较高的认知发展限制了对语言学习模式和规律性至关重要的隐性统计学习过程，即成人认知周期的成本。这是通过实验证据支持的，表明在成年人认知耗尽下，获得隐式语言知识的获取得到了增强。需要进行更多的研究来检验认知成本假设，因为它可以部分解决语言学习难题。
西部世界：让您感受到的 AI 游戏协议......
Westworld 协议是一个突破性的 AI 驱动平台，旨在打造高度个性化、自适应和沉浸式的游戏体验。Westworld 的核心是利用生成代理技术、高级记忆系统和程序内容生成来创建游戏世界，其中的每一次互动都是独一无二的、可信的，并且由玩家的行为塑造。本白皮书介绍了 Westworld 协议，描述了其用于集成智能代理、实时内存管理、动态环境和自适应叙事的模块化架构。
Icon-User-Guide-Ap3299_3-Inc-V1.02.pdf - 艾伦与希思
图标为 10 输入 4 输出数字音频混音器，带有性能记忆系统，专为小型高品质现场声音应用而设计。它通过包括单声道和立体声输入通道、内置参数和图形均衡器、压缩器、噪声门、双效果处理以及完整的混音设施和内置电源，在单个便携式包装中提供完整的音响系统。提供用于录音、辅助和从属放大器馈送的附加输出。DP1000 被称为“有源”混音器，因为它包含一个内置功率放大器，可直接连接到扬声器。DL1000 完全相同，只是它不包括功率放大器。相反，它提供了一对主输出，适用于驱动外部放大器系统，或用作子混音器。
集成传感记忆的低能耗光纤型忆阻器阵列
基于电阻开关的忆阻器 (RS) 是一种令人着迷的新兴存储技术，由于其 1 – 8 个优点而备受关注，包括可行、运行速度快、长时间保留、高密度和低能耗。为了模仿生物体对外部刺激作出反应并存储感知信号的功能，集成记忆感应系统应运而生。例如，Bowen Zhu 等人 9 将压力传感器集成到记忆装置中，在最先进的电子皮肤装置和皮肤启发集成触觉记忆装置之间建立了桥梁，以模仿自然皮肤的触觉记忆。在另一个例子中，就视觉记忆系统而言，将紫外光传感器集成到忆阻器阵列上能够为认知任务提供必要的外部感觉记忆。10,11
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果