Großsprachmodelle erreichen den Durchbruch im praktischen Einsatz dank „Gedächtnis“: Wie baut Red Bear AI ein menschenähnliches KI-Gedächtnissystem auf?
Statten Sie die KI mit einem „Hippocampus“ aus, um einen Agenten zu schaffen, der die Nutzer wirklich „versteht“.
Gegenwärtig sind die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und komplexe Geschäftsabläufe zu einem Mainstream-Trend für die unternehmensweite Einführung von KI geworden. Alle Branchen versuchen, die KI dazu zu bringen, längere Geschäftsketten unabhängig zu übernehmen.
In praktischen Anwendungsszenarien stoßen Unternehmen jedoch häufig auf folgende Situationen: Mit zunehmender Anzahl der Gesprächsrunden werden frühe wichtige Anweisungen durch neue Informationen „verdrängt“. Das Ergebnis ist, dass selbst wenn ein großes Sprachmodell angeschlossen ist, es die Kernanforderungen der Nutzer nicht merken kann, geschweige denn die Nutzer verstehen.
Bei der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Agenten können Daten nicht ausgetauscht werden, sodass die Nutzer wiederholt nach Informationen gefragt werden, was zu einem vollständigen Bruch der Geschäftslogik führt. Noch schwerwiegender ist, dass die überlangen Kontexte, die durch die ständige Wiederholung von Schlussfolgerungen zur Aufrechterhaltung des Gedächtnisses entstehen, den Unternehmen zu nicht zu vernachlässigenden Kosten für die Rechenleistung führen.
Angesichts dieses Problems bei der Einführung bietet das von RedBear AI veröffentlichte Produkt „MemoryBear“ eine eigenständige wissenschaftliche Gedächtnislösung, die unabhängig von großen Sprachmodellen funktioniert.
Neugestaltung der Kognition: Statten Sie die KI mit einem „Hippocampus“ aus
Durch die Einführung des Designkonzepts des „kognitiven Gedächtnissystems“ hat RedBear AI ein wissenschaftliches Gedächtnissystem aufgebaut, das unabhängig von großen Sprachmodellen ist, sodass „MemoryBear“ tatsächlich über kognitive Verstehens- und Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt.
Das ist vergleichbar damit, der KI einen „Hippocampus“ einzubauen. Wenn Nutzer mit der KI sprechen, zerlegt „MemoryBear“ von RedBear AI Sprache, Text und strukturierte Geschäftsdaten in Echtzeit in drei Dimensionen: Entität, Zeitfolge und Kontext, erzeugt strukturierte Gedächtniseinheiten mit Ankerkopf, speichert sie im exklusiven dynamischen Gedächtnispool des Nutzers und organisiert und indiziert sie nach Szenario, Entität und Zeitachse.
Darüber hinaus speichert „MemoryBear“ nicht alle Informationen für immer. Sein Vergessensmechanismus basiert auf der Ebbinghaus-Kurve und der ACT-R-Theorie, wobei der Kernindikator eine kontinuierlich veränderliche mathematische Größe ist: die Gedächtnisaktivierung (Memory Activation).
Die Aktivierung jedes Gedächtnisses nimmt mit der Zeit natürlich ab, aber wiederholt erwähnte, zitierte und verbundene Gedächtnisse werden reaktiviert. Je höher die Aktivierung ist, desto leichter ist sie abrufbar; je niedriger die Aktivierung ist, desto eher wird sie automatisch komprimiert, gefaltet oder sogar gelöscht. Dieser Mechanismus ermöglicht es der KI, wie ein Mensch zu handeln: wichtige, häufig genutzte und stark verbundene Informationen zu behalten und gleichzeitig geräuscharme Informationen mit geringem Wert abzuschwächen oder zu vergessen.
Darüber hinaus verfügt es über eine Reflexions-Engine. Nach mehreren Interaktionen mit dem Nutzer reorganisiert, kalibriert und fasst „MemoryBear“ die verstreuten Gedächtniseinheiten zusammen, um höhere Ebenen von Nutzergewohnheiten, Aufgabenketten oder Verhaltenspräferenzen zu bilden. Zum Beispiel erinnert sich eine gewöhnliche KI nur daran, dass der Nutzer „eine Tasse Americano möchte“, während „MemoryBear“ basierend auf dem langfristigen Verhalten des Nutzers über die Reflexions-Engine automatisch die Verhaltenspräferenz zusammenfasst, dass der Nutzer am Montagmorgen eher heißen Kaffee trinkt.
Das ist der Unterschied zwischen einem „Wiederholungsgerät“ und jemandem, der Sie „wirklich versteht“. „MemoryBear“ stapelt nicht einfach Kontexte, sondern baut auf den drei Fähigkeiten Gedächtnis, Vergessen und Reflexion einen Agenten auf, der den Nutzer versteht und sich mit der Zeit weiterentwickelt.
Ein Agent, der die Nutzer wirklich versteht
Diese auf der Gedächtniswissenschaft basierende Architektur kann Unternehmen erhebliche Ergebnisse bei der Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung liefern. Daten zeigen, dass „MemoryBear“ durch intelligente semantische Beschneidungstechnologie die Token-Effizienz direkt um 97 % steigert. Die Suchverzögerung beträgt nur 0,637 Sekunden, was die Schlussfolgerungskosten erheblich senkt und die Antwortgeschwindigkeit verbessert.
Gegenwärtig ist dieses System bereits in sechs Szenarien implementiert: KI-Kundenservice, Marketing, Bildung, Gesundheitswesen, E-Commerce und Einzelhandel. Die selbstständige Lösungsrate der KI erreicht 98,4 %, die Halluzinationsrate liegt unter 0,2 %, und die Effizienz des Betriebs und der Wartung hat sich mehr als verdreifacht.
Tatsächlich liegt der Fokus in der zweiten Phase der Einführung großer Modelle nicht mehr darauf, wie gelehrt das Modell selbst ist, sondern darauf, ob es stabile Gedächtnis- und Schlussfolgerungsfähigkeiten in langfristigen Geschäftsabläufen bieten kann.
RedBear AI baut über „MemoryBear“ einen eigenständigen Mechanismus für Wahrnehmung, Indizierung, Vergessen und Reflexion auf, sodass das Gedächtnis der KI speicherbar, verwaltbar, schlussfolgerbar und nachverfolgbar ist. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie in Zukunft nicht mehr auf das grobe Stapeln von Kontexten angewiesen sind, sondern einen stabilen, rationalen und ingenieurtechnisch umsetzbaren Weg für die Einführung von KI haben.
Gedächtnis ist nicht nur die Speicherung von Informationen, sondern auch der Grundstein für die Entstehung von Intelligenz. Der Versuch von RedBear AI zielt grundsätzlich darauf ab, Maschinen mit einem Gedächtnis- und Denkmechanismus wie beim Menschen auszustatten, sodass KI nicht nur ein Datenverarbeitungswerkzeug ist, das nach der Nutzung vergessen wird. Nur wenn die KI uns wirklich merken und verstehen kann, kann sie die Evolution von einem „Effizienzwerkzeug“ zu einem „kognitiven Partner“ vollziehen – und all das beginnt mit dem Gedächtnis.