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현재 관측만 보고 행동하던 로봇 제어 모델에 과거 경험을 잠재 메모리 토큰으로 되살려 추론에 직접 참여시키는 방식이 arXiv에 공개됐다.

AWS가 AI 에이전트 메모리 서비스 '베드록 에이전트코어 메모리'에 메타데이터 기반 필터링 기능을 추가했다. 자체 평가에서 질의응답 정확도가 40%에서 64%로 개선됐다는 ...

마이크로소프트 리서치가 AI 에이전트의 장기 기억 문제를 해결하는 Memora를 공개했다. 기존 전체 맥락 추론 대비 토큰 사용량을 최대 98% 줄이면서 ...

AMD 임원이 DDR5 메모리 가격이 정상화되기까지 약 2년이 더 걸릴 것이라고 전망했으며, AI 서버 수요가 주된 원인으로 꼽혔다.

LLM 기반 AI 에이전트가 여러 단계에 걸쳐 작동하려면 메모리 설계가 필수다. 작동 메모리부터 절차적 메모리까지 7가지 유형과 실무 적용 전략을 ...

언어 모델에 사용자별 기억을 저장할 때 LoRA 어댑터 대신 해시 기반 국소 파라미터 편집 방식인 Engram을 사용하면 메모리 발자국을 약 ...

여러 환경과 목표에서 최적에 가깝게 행동하는 범용 에이전트가 되려면 현재 상태 관찰만으로는 부족하고 도메인 관련 정보를 메모리에 유지해야 한다는 이론적 ...

EvoArena 벤치마크와 EvoMem 메모리 패러다임이 동적 환경에서 LLM 에이전트 평가와 기억 방식을 개선했다.

AMD 부사장이 AI 수요 급증으로 촉발된 DDR5 메모리 가격 상승이 2028년께 정상화될 것으로 내다봤다.

언어 에이전트의 '기억 궁전(memory palace)' 시스템에서 공간 메모리가 진정으로 저장해야 할 것이 무엇인지를 규명한 연구가 발표됐다. 연구자들은 세계 좌표에 기억을 ...

자원 제약 환경에서 멀티모달 질의응답(QA) 시스템의 토큰 소비를 획기적으로 줄이는 잠재 메모리(Latent Memory) 기법이 제안됐다. 연구팀은 기존 검색 증강 생성(RAG) ...

파운데이션 모델 기반 에이전트가 사용자 정보를 여러 세션에 걸쳐 기억하는 기능이 보편화되면서, 모델 가중치 속 암묵적 기억이 아닌 명시적 메모리 ...