論文の概要: Cognitively-Inspired Episodic Memory Architectures for Accurate and Efficient Character AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10652v1
• Date: Sat, 01 Nov 2025 02:26:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.219055
• Title: Cognitively-Inspired Episodic Memory Architectures for Accurate and Efficient Character AI
• Title（参考訳）: 高精度かつ効率的なキャラクタAIのための認知インスピレーション付きエピソード記憶アーキテクチャ
• Authors: Rafael Arias Gonzalez, Steve DiPaola,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、対話システムに歴史的な文字を具現化することを約束するが、既存のアプローチは重要なトレードオフに直面している。 本稿では、オフラインデータ拡張と、構造化エピソードメモリからの効率的な並列検索により、この緊張を解消するアーキテクチャを提案する。 本システムでは,2段階検索で0.52秒の即時生成を実現し,生涯データを1,774個の濃厚な初対人記憶に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models show promise for embodying historical characters in dialogue systems, but existing approaches face a critical trade-off: simple retrieval-augmented generation produces shallow responses, while multi-stage reflection achieves depth at prohibitive latency. We present an architecture that resolves this tension through offline data augmentation and efficient parallel retrieval from structured episodic memory. Our system transforms biographical data into 1,774 enriched first-person memories with affective-semantic metadata, then employs two-stage retrieval achieving 0.52s prompt generation. Evaluation using LLM-as-judge and RAGAs metrics shows our approach achieves parity with traditional RAG on GPT-4 while significantly outperforming it on smaller models (GPT-3.5, GPT-3), suggesting particular value for resource-constrained deployments. Beyond dialogue, the structured memory enables novel visualization tools: spatiotemporal heatmaps, emotional trajectory analysis, and interactive path tracking, positioning the system as both a dialogue interface and research tool for biographical analysis. We use Van Gogh as a test case, but the architecture is generalizable to any historical figure with substantial textual records, offering a practical framework for educational, museum, and research applications requiring both accuracy and efficiency
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは対話システムにおける歴史的文字の具現化を約束するが、既存のアプローチは重要なトレードオフに直面している。 本稿では、オフラインデータ拡張と、構造化エピソードメモリからの効率的な並列検索により、この緊張を解消するアーキテクチャを提案する。 本システムでは, 生体データから感情・情動メタデータを付加した1,774個の1対1の記憶へと変換し, 2段階検索により0.52秒の即時生成を実現した。 LLM-as-judge と RAGAs を用いた評価では,GPT-4 における従来のRAG と同等でありながら,より小さなモデル (GPT-3.5, GPT-3) では著しく優れており,資源制約されたデプロイメントにおいて特に有用であることが示唆された。 対話を超えて、構造化メモリは、時空間のヒートマップ、感情的な軌跡分析、対話的な経路追跡といった、新しい可視化ツールを可能にし、対話インタフェースと伝記解析のための研究ツールの両方としてシステムを位置づける。 私たちはVan Goghをテストケースとして使用していますが、このアーキテクチャは、実際のテキスト記録を持つすべての歴史的人物に一般化可能で、教育、博物館、研究用の実践的なフレームワークを提供し、正確性と効率の両方を必要とする。

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