Mem-I a été proposé en septembre 2025 par une équipe de recherche d'Anuttacon, de l'Université de Californie à San Diego et de l'Université Stanford. Les résultats de cette recherche ont été publiés dans un article. Mem-α : Apprentissage de la construction de la mémoire par apprentissage par renforcement .

Mem-I est un cadre d'apprentissage par renforcement qui entraîne des agents à gérer efficacement des systèmes de mémoire complexes grâce à l'interaction et au retour d'information. Contrairement aux méthodes existantes, ce cadre permet aux agents d'apprendre des stratégies de construction de la mémoire pour des architectures de mémoire complexes et multicomposantes. Premièrement, les chercheurs formulent le processus de construction de la mémoire comme un problème de prise de décision séquentielle : l'agent traite des blocs d'information, décide des opérations de mémoire à effectuer et reçoit plusieurs récompenses en fonction de la précision de ses réponses aux questions posées tout au long de l'historique des interactions. Deuxièmement, un ensemble de données d'entraînement spécialisé, couvrant divers modèles d'interaction à plusieurs tours (dialogue, partage de documents, reconnaissance de formes et narration), est construit, associé à des questions d'évaluation complètes exigeant la mobilisation de toute la mémoire pour y répondre correctement.