Недавно @supermemory достиг 99% на LongMemEval. Проблема в том, что бенчмарки памяти были созданы, когда LLM имели очень маленькое окно контекста. Например, LongMemEval_M составляет ~1,5M токенов. Что почти укладывается в окно контекста Opus 4.6. Насколько я понимаю, текущий лучший бенчмарк — это BEAM с окном контекста 10M. Поэтому я оцениваю все новые системы памяти на основе их результатов там. С нетерпением жду, как @supermemory покажет себя! Я уверен, что у него все получится!

Самоулучшающаяся память агента Гермеса от @NousResearch — это довольно интересная вещь. Поэтому я визуализировал, как это работает: (1/7)

С тех пор как я начал использовать @honchodotdev, я полностью изменил свое мнение о открытом исходном коде AI. Раньше я не думал, что это так важно. Но увидев, сколько данных я отправляю в AI-лаборатории и чему можно научиться из этих данных, я захотел перейти на полностью локальное решение. (1/2)