論文の概要: MemOS: A Memory OS for AI System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03724v3
• Date: Tue, 05 Aug 2025 07:11:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:34.474564
• Title: MemOS: A Memory OS for AI System
• Title（参考訳）: MemOS: AIシステムのためのメモリOS
• Authors: Zhiyu Li, Shichao Song, Chenyang Xi, Hanyu Wang, Chen Tang, Simin Niu, Ding Chen, Jiawei Yang, Chunyu Li, Qingchen Yu, Jihao Zhao, Yezhaohui Wang, Peng Liu, Zehao Lin, Pengyuan Wang, Jiahao Huo, Tianyi Chen, Kai Chen, Kehang Li, Zhen Tao, Huayi Lai, Hao Wu, Bo Tang, Zhenren Wang, Zhaoxin Fan, Ningyu Zhang, Linfeng Zhang, Junchi Yan, Mingchuan Yang, Tong Xu, Wei Xu, Huajun Chen, Haofen Wang, Hongkang Yang, Wentao Zhang, Zhi-Qin John Xu, Siheng Chen, Feiyu Xiong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)にとって不可欠な基盤となっている。 既存のモデルは、主に静的パラメータと短命なコンテキスト状態に依存しており、ユーザの好みを追跡したり、長い期間にわたって知識を更新する能力を制限する。 MemOSはメモリを管理可能なシステムリソースとして扱うメモリオペレーティングシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.87568350346537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become an essential infrastructure for Artificial General Intelligence (AGI), yet their lack of well-defined memory management systems hinders the development of long-context reasoning, continual personalization, and knowledge consistency.Existing models mainly rely on static parameters and short-lived contextual states, limiting their ability to track user preferences or update knowledge over extended periods.While Retrieval-Augmented Generation (RAG) introduces external knowledge in plain text, it remains a stateless workaround without lifecycle control or integration with persistent representations.Recent work has modeled the training and inference cost of LLMs from a memory hierarchy perspective, showing that introducing an explicit memory layer between parameter memory and external retrieval can substantially reduce these costs by externalizing specific knowledge. Beyond computational efficiency, LLMs face broader challenges arising from how information is distributed over time and context, requiring systems capable of managing heterogeneous knowledge spanning different temporal scales and sources. To address this challenge, we propose MemOS, a memory operating system that treats memory as a manageable system resource. It unifies the representation, scheduling, and evolution of plaintext, activation-based, and parameter-level memories, enabling cost-efficient storage and retrieval. As the basic unit, a MemCube encapsulates both memory content and metadata such as provenance and versioning. MemCubes can be composed, migrated, and fused over time, enabling flexible transitions between memory types and bridging retrieval with parameter-based learning. MemOS establishes a memory-centric system framework that brings controllability, plasticity, and evolvability to LLMs, laying the foundation for continual learning and personalized modeling.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)にとって不可欠な基盤となっているが、その明確に定義されたメモリ管理システムの欠如は、長文推論、連続的パーソナライゼーション、知識の整合性の発達を妨げている。既存のモデルは、主に静的パラメータと短命なコンテキスト状態に依存し、ユーザの好みをトラッキングしたり、長い期間にわたって知識を更新する能力を制限する。 計算効率以外にも、LLMは時間と文脈を通じて情報がどのように分散しているかから生じる幅広い課題に直面し、異なる時間スケールとソースにまたがる異種知識を管理するシステムを必要としている。 この課題に対処するため,メモリを管理可能なシステムリソースとして扱うメモリオペレーティングシステムであるMemOSを提案する。 平文、アクティベーションベース、パラメータレベルのメモリの表現、スケジューリング、進化を統一し、コスト効率のよい記憶と検索を可能にする。 基本単位として、MemCubeはメモリの内容と証明やバージョニングといったメタデータの両方をカプセル化する。 MemCubesは時間とともに構成、移行、融合し、メモリタイプ間の柔軟な遷移とパラメータベースの学習によるブリッジング検索を可能にする。 MemOSは、LCMに制御性、可塑性、進化性をもたらすメモリ中心のシステムフレームワークを確立し、継続的な学習とパーソナライズドモデリングの基礎を築いた。

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