論文の概要: MemOS: An Operating System for Memory-Augmented Generation (MAG) in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22101v1
• Date: Wed, 28 May 2025 08:27:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.496051
• Title: MemOS: An Operating System for Memory-Augmented Generation (MAG) in Large Language Models
• Title（参考訳）: MemOS:大規模言語モデルにおけるメモリ拡張ジェネレーション(MAG)のためのオペレーティングシステム
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)用に設計されたメモリオペレーティングシステムであるMemOSを紹介する。 コアとなるMemCubeは、異種メモリの追跡、融合、マイグレーションを可能にする標準化されたメモリ抽象化である。 MemOSは、強力な制御性、適応性、進化性を備えたメモリ中心の実行フレームワークを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.944531660401722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as foundational infrastructure in the pursuit of Artificial General Intelligence (AGI). Despite their remarkable capabilities in language perception and generation, current LLMs fundamentally lack a unified and structured architecture for handling memory. They primarily rely on parametric memory (knowledge encoded in model weights) and ephemeral activation memory (context-limited runtime states). While emerging methods like Retrieval-Augmented Generation (RAG) incorporate plaintext memory, they lack lifecycle management and multi-modal integration, limiting their capacity for long-term knowledge evolution. To address this, we introduce MemOS, a memory operating system designed for LLMs that, for the first time, elevates memory to a first-class operational resource. It builds unified mechanisms for representation, organization, and governance across three core memory types: parametric, activation, and plaintext. At its core is the MemCube, a standardized memory abstraction that enables tracking, fusion, and migration of heterogeneous memory, while offering structured, traceable access across tasks and contexts. MemOS establishes a memory-centric execution framework with strong controllability, adaptability, and evolvability. It fills a critical gap in current LLM infrastructure and lays the groundwork for continual adaptation, personalized intelligence, and cross-platform coordination in next-generation intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、人工知能 (AGI) を追求する基盤基盤として登場した。 言語認識と生成において顕著な能力にもかかわらず、現在のLLMはメモリを扱うための統一的で構造化されたアーキテクチャを欠いている。 それらは主にパラメトリックメモリ(モデルウェイトで符号化された知識)と一時的なアクティベーションメモリ(コンテキスト制限ランタイム状態)に依存している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)のような新しい手法では、平文メモリが組み込まれているが、ライフサイクル管理とマルチモーダル統合が欠如しており、長期的な知識進化の能力が制限されている。 そこで我々は,LLM用に設計されたメモリオペレーティングシステムであるMemOSを紹介した。 パラメトリック、アクティベーション、プレーンテキストという3つのコアメモリタイプにまたがって、表現、組織、ガバナンスの統一的なメカニズムを構築する。 コアとなるMemCubeは、異種メモリのトラッキング、融合、マイグレーションを可能にする標準化されたメモリ抽象化である。 MemOSは、強力な制御性、適応性、進化性を備えたメモリ中心の実行フレームワークを確立する。 現在のLLMインフラにおける重要なギャップを埋め、次世代のインテリジェントシステムにおける継続的適応、パーソナライズされたインテリジェンス、クロスプラットフォームのコーディネーションの基盤となる。

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