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浙大与联想团队提出 EM²Mem 构建多模态智能体事件中心记忆
1 小时前
针对多模态智能体长期记忆仅简单存储信息、难以关联不同线索的痛点，浙江大学与联想团队合作提出以事件为中心的多模态长期记忆方案EM²Mem。该方案将传统“先检索后对齐”模式调整为“先对齐后检索”，在记忆构建阶段即关联同一事件中的人物、物体、行为、时间等线索，搭建多尺度事件档案，并通过情节图、语义图连接不同经历以沉淀长期规律。实验显示，该方案相比现有方法显著提升事件级证据召回率与问答准确率，同时大幅降低单次问答耗时与token用量；记忆构建一次即可多次复用，摊平成本后长期使用效率优势明显。基于该技术，团队进一步搭建多模态智能体记忆系统LightMem-Ego，可落地为个人生活助手、科学实验室助手等场景，支撑多模态智能体的持续学习与个性化发展。
