AIの進歩は、特に「大規模言語モデル（LLMs）」を使った研究によって更なる発展を遂げています。我々の研究チームは、AIエージェントが環境に適応し続けるための新しい記憶回復システムを開発しました。このシステムは、「補助交差注意ネットワーク（ACAN）」を用いて、それぞれのAIエージェントの状態と保存された記憶に基づいて、関連性の高い記憶を選び出します。
AIエージェントが変化する環境の中で一貫した振る舞いをすることで、記憶管理における新しい視点や方法論を提示するとともに、幅広いAIエージェントへの応用可能性を広げることを実証しました。
今後、AIの可能性はこの記憶回復技術によって更に拡がり、新たなAIの地平を開くことでしょう。
出典 : Enhancing Memory Retrieval in Generative Agents through LLM-Trained Cross Attention Networks https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1591618/abstract
