FocusLM Ricerca
Note basate sulla ricerca su memoria dell'IA, finestre di contesto e come costruire un'IA che conosce davvero il tuo mondo.
Cifrare la memoria dell'IA: perché una chiave per progetto batte una per database
Un'IA che ricorda la vostra vita custodisce materiale che non affidereste a uno sconosciuto. Cifriamo ogni file di memoria e ogni messaggio di chat con una chiave che appartiene solo a quel progetto, e la ricerca spiega perché le alternative ovvie perdono.
LeggiPiù contesto non è sempre meglio: cosa succede oltre i 64k token
Un ampio studio su oltre 20 modelli ha rilevato che ammassare più testo recuperato nel prompt spesso smette di aiutare — e per molti modelli inizia a fare danno — ben prima che la finestra sia piena. Più grande non equivale a migliore.
LeggiE se un LLM gestisse la memoria come un sistema operativo?
La finestra di contesto è piccola e fissa. MemGPT prende in prestito un’idea vecchia di 40 anni dai sistemi operativi — una gerarchia di memoria con paginazione — per permettere a un modello di lavorare con molte più informazioni di quante ne entrino nella finestra.
LeggiRAG contro contesto lungo: quale conviene davvero usare?
Quando un modello può leggere un milione di token, il recupero è obsoleto? Uno studio di Google DeepMind dice di no — il contesto lungo vince sulla qualità quando puoi permettertelo, il recupero vince sui costi e un semplice router ottiene gran parte di entrambi.
LeggiPersi nel mezzo: perché le finestre di contesto lungo falliscono in silenzio
Gli LLM sfruttano l’inizio e la fine di un contesto lungo molto meglio del centro — un effetto a U che persiste anche nei modelli progettati per il contesto lungo. Ecco cosa dimostra la ricerca e cosa significa.
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