論文の概要: AI-native Memory 2.0: Second Me

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08102v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 11:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 12:14:44.808891
• Title: AI-native Memory 2.0: Second Me
• Title（参考訳）: AIネイティブメモリ 2.0: セカンド・ミー
• Authors: Jiale Wei, Xiang Ying, Tao Gao, Fangyi Bao, Felix Tao, Jingbo Shang,
• Abstract要約: SECOND MEはインテリジェントで永続的なメモリオフロードシステムとして機能する。 コンテキスト対応の応答を生成し、必要な情報をプリフィルし、外部システムとのシームレスな通信を容易にする。 さらに、第2のMEは、永続的で文脈的に認識され、自己最適化されたメモリシステムとの人間と世界の相互作用を強化するための重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.425003835524123
• License:
• Abstract: Human interaction with the external world fundamentally involves the exchange of personal memory, whether with other individuals, websites, applications, or, in the future, AI agents. A significant portion of this interaction is redundant, requiring users to repeatedly provide the same information across different contexts. Existing solutions, such as browser-stored credentials, autofill mechanisms, and unified authentication systems, have aimed to mitigate this redundancy by serving as intermediaries that store and retrieve commonly used user data. The advent of large language models (LLMs) presents an opportunity to redefine memory management through an AI-native paradigm: SECOND ME. SECOND ME acts as an intelligent, persistent memory offload system that retains, organizes, and dynamically utilizes user-specific knowledge. By serving as an intermediary in user interactions, it can autonomously generate context-aware responses, prefill required information, and facilitate seamless communication with external systems, significantly reducing cognitive load and interaction friction. Unlike traditional memory storage solutions, SECOND ME extends beyond static data retention by leveraging LLM-based memory parameterization. This enables structured organization, contextual reasoning, and adaptive knowledge retrieval, facilitating a more systematic and intelligent approach to memory management. As AI-driven personal agents like SECOND ME become increasingly integrated into digital ecosystems, SECOND ME further represents a critical step toward augmenting human-world interaction with persistent, contextually aware, and self-optimizing memory systems. We have open-sourced the fully localizable deployment system at GitHub: https://github.com/Mindverse/Second-Me.
• Abstract（参考訳）: 外部世界とのヒューマンインタラクションは、基本的には、他の個人、ウェブサイト、アプリケーション、将来的にはAIエージェントと、パーソナルメモリの交換を伴う。 このインタラクションのかなりの部分は冗長であり、ユーザーは異なるコンテキストで同じ情報を繰り返し提供する必要がある。 ブラウザに格納された認証情報、オートフィル機構、統合認証システムといった既存のソリューションは、一般的に使用されるユーザデータを保存して取得する仲介者として機能することで、この冗長性を緩和することを目指している。 大規模言語モデル(LLM)の出現は、AIネイティブパラダイムであるSECOND MEを通じて、メモリ管理を再定義する機会を提供する。 SECOND MEは知的で永続的なメモリオフロードシステムとして機能し、ユーザ固有の知識を保持し、整理し、動的に利用する。 ユーザインタラクションの仲介者として機能することにより、コンテキスト対応の応答を自律的に生成し、必要な情報をプリフィルし、外部システムとのシームレスな通信を容易にし、認知負荷やインタラクションの摩擦を著しく低減することができる。 従来のメモリストレージソリューションとは異なり、SECOND MEはLCMベースのメモリパラメータ化を利用して静的なデータ保持を超えて拡張する。 これにより構造化された組織、文脈推論、適応的な知識検索が可能になり、メモリ管理に対するより体系的でインテリジェントなアプローチが促進される。 SECOND MEのようなAI駆動のパーソナルエージェントがデジタルエコシステムにますます統合されるにつれて、SECOND MEはさらに、永続的でコンテキストを認識し、自己最適化するメモリシステムとの人間と世界のインタラクションを強化するための重要なステップである。 GitHubでは、完全にローカライズ可能なデプロイメントシステムをオープンソースとして公開しています。

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