Ученые из МГУ им. М.В. Ломоносова разработали новый способ того, как ИИ-ассистенты запоминают и используют информацию при длительном взаимодействии с пользователем.

При подходе используется архитектура, в которой управление долговременной памятью выделено в отдельную подсистему. Она принимает решения о том, какие сведения следует сохранять, а какие — удалять или перерабатывать.

После запроса пользователя подсистема ищет связанные с ним записи. Она преобразует их в компактный контекст и добавляет ко входным данным модели, после чего формируется ответ. Сгенерированная информация также оценивается подсистемой на предмет сохранения.

Записи могут сокращаться, помечаться тегами или удаляться. За счет этого снижается шум и устраняются дубли, что позволяет системе давать более согласованные ответы в диалоге.

В ноябре 2025 года в МФТИ разработали метод трансформации кратковременной памяти ИИ в долговременную.