让AI对话更“长情”,微软清华团队提出记忆优化新框架 - SECOM

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在大模型驱动的对话系统中,如何让AI记住数月甚至数年前的对话细节,并基于历史信息生成个性化回复,一直是技术难点。

微软亚洲研究院与清华大学联合团队最新提出的SECOM框架,通过分段式记忆构建智能去噪检索两大核心技术,在长期对话场景中实现了突破性进展。

文章目录

    • 1. 长期对话的"记忆困境":现有方法为何失效?
    • 2. SECOM框架:两大创新
      • 2.1 创新点1:主题连贯的分段式记忆
      • 2.2 创新点2:语言压缩去噪技术
    • 3. 实验结果
    • 4. 技术落地场景 - 让AI真正成为"终身伴侣"
    • 5. 参考文献

1. 长期对话的"记忆困境":现有方法为何失效?

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