3,583 papers
arXiv:2512.01710 77 4 дек. 2025 г. PRO

MMAG: пять типов памяти для долгих диалогов с LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM не помнит тебя между чатами. Начинаешь новую сессию — он забыл что обсуждали вчера, твои цели, контекст проекта. MMAG позволяет создать персистентную память для долгих проектов — модель помнит твою биографию, события, привычки, текущий фокус. Память делится на 5 типов (как в психологии): разговор, долгосрочное о тебе, события, контекст ситуации, рабочая задача. Координатор решает приоритеты — что важнее сейчас: свежая реплика или долгосрочная черта характера? +20% retention, +30% длина диалогов в реальном приложении.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с