Mem-Iは、アヌッタコン、カリフォルニア大学サンディエゴ校、スタンフォード大学の研究チームによって2025年9月に提案されました。関連する研究成果は論文として発表されました。 Mem-α: 強化学習による記憶構築の学習 。

Mem-Iは、エージェントがインタラクションとフィードバックを通じて複雑な記憶システムを効果的に管理できるように訓練する強化学習フレームワークです。既存の手法とは異なり、このフレームワークは、エージェントが複雑な多要素記憶アーキテクチャのための記憶構築戦略を学習することを可能にします。まず、研究者は記憶構築プロセスを逐次的な意思決定問題として定式化します。エージェントは情報ブロックを処理し、実行する記憶操作を決定し、インタラクション履歴全体にわたる下流の質問と回答の正確性に基づいて複数の報酬を受け取ります。次に、対話、文書共有、パターン認識、ストーリーテリングなど、様々なマルチターンのインタラクションパターンを網羅した専用の訓練データセットを構築し、正解するために完全な記憶を必要とする包括的な評価質問と組み合わせます。