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做网站都要掌握什么软件,网站毕业设计答辩问题,精密电子东莞网站建设技术支持,手机怎么创网站免费MemVerse团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI一页纯文本的记忆是看不清世界的。人与世界的交互天然是多模态的。一张产品设计图、一段用户操作录屏、一次包含语音和演示的线上会议#xff0c;这些由图像、声音、视频构成的高维业务信息#xff0c;正成为驱动AI智能体创造价值的关…MemVerse团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI一页纯文本的记忆是看不清世界的。人与世界的交互天然是多模态的。一张产品设计图、一段用户操作录屏、一次包含语音和演示的线上会议这些由图像、声音、视频构成的高维业务信息正成为驱动AI智能体创造价值的关键来源。当前绝大多数“长期记忆”系统在架构上仍设计为纯文本的记忆库。但智能体的“记忆”不应该是扁平的文本日志而是一个能够记录并关联 “在何时、看到了何物、讨论了何事” 的多维体验图谱。这种跨模态、跨时间的记忆关联与融合能力是智能体从被动工具进化为智能助手的关键要素。为了攻克这一挑战上海人工智能实验室正式开源MemVerse—首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它突破性地将图像、音频、视频等多模态信息与文本对齐到统一的语义空间进行记忆并首创 “双通路”架构与“记忆蒸馏” 技术让智能体首次拥有了可成长、可内化、秒级响应的终身记忆能力。从“文本堆叠”到“模态融通”MemVerse实现多模态记忆的范式跃迁Agent需要的不是更大的“硬盘”而是一个会思考的“大脑”。现有的LLM Agent无论上下文窗口如何扩展仍面临灾难性遗忘与模态割裂的双重困境。传统方法在处理文本时尚可应对一旦面对图像、视频等多模态信息流便显得力不从心通常只能进行机械的切片与检索无法理解信息内在的时空逻辑与跨模态语义。针对这一根本性挑战上海人工智能实验室-数据前沿团队提出全新解决方案多模态记忆系统MemVerse。它从人类认知的经典记忆模型中汲取灵感旨在构建一个包含中央协调器、双通路记忆与参数化蒸馏的完整闭环实现从“被动数据检索”到“主动记忆运用”的范式转移。仿生进化为Agent构建“海马体-皮层”协同架构MemVerse的核心是一个精密的三层仿生记忆架构模拟了人类信息从暂存、结构化到内化的完整认知过程。中央协调器Orchestrator作为系统的“前额叶”它主动感知交互情境智能决策记忆的读取、写入与更新并动态调度不同记忆模块。这改变了传统Agent被动查询数据库的模式。短期记忆STM采用滑动窗口机制像“工作记忆”一样保持对话的即时连贯性确保智能体不会“忘了上一句说了什么”。长期记忆LTM构建多模态知识图谱将记忆结构化为核心记忆用户画像、情景记忆事件时间线和语义记忆抽象概念。这使智能体能进行深度的关联推理从根本上缓解“幻觉”问题。参数化记忆与周期性蒸馏这是MemVerse的高效来源。系统会定期将长期记忆中的高价值知识通过轻量微调“蒸馏”到一个专用的小模型中实现知识的参数化内化。相当于让智能体将常用知识转化为“肌肉记忆”检索响应速度提升10倍以上解决了结构化存储的性能瓶颈。实测表现多模态任务能力与效率的跨越式提升在权威基准测试中MemVerse证明了其架构的优越性ScienceQA科学问答 搭载MemVerse后GPT-4o-mini的综合得分从76.82跃升至85.48实现了接近9个百分点的跨越式提升。这意味着MemVerse能让一个轻量级商用模型获得堪比千亿参数大模型的深度认知能力为开发高性价比的“小而强”智能体提供了关键技术路径。MSR-VTT视频检索 得益于多模态知识图谱MemVerse在视频细节回忆上的R1召回率大幅超越了CLIP29.7%等传统方法更显著超过了包括ExCae67.7%、VAST63.9%在内的专用大模型。极致效率通过高效的记忆压缩与知识“蒸馏”机制MemVerse 在维持高精度的同时能减少高达90%的Token消耗大幅降低了长期记忆的运营成本与延迟。凭借独特的双通道记忆设计MemVerse 将关键记忆的提取速度提升至毫秒级。开源与传送门迈向通用智能体记忆的基石MemVerse为构建具备终身学习能力的智能体提供了一套通用、可扩展的多模态记忆范式较小的模型也能通过搭载MemVerse具备深度的记忆与推理能力。目前该项目已由上海人工智能实验室开源欢迎开发者试用。论文地址https://arxiv.org/pdf/2512.03627项目主页https://dw2283.github.io/memverse.aiGitHubhttps://github.com/KnowledgeXLab/MemVerse