手続き型記憶がAIエージェントのコストと複雑さを削減する方法 from venturebeat.com

研究者たちは、手続き記憶を、エージェントの過去の経験から構築される手続き記憶と比較してきました。
記憶の構築と取得のプロセスにより、エージェントは以前の経験を効果的に保持できました。
しかし、彼らは現在AIワーカーが利用できる完璧な例は存在しないと指摘しています。
また、Mempを使用すると、エージェントは、家事などの現実世界の状況で経験を積むにつれて、新しいタスクを手動で完了したり、最初からやり直したりすることなく、より効率的なタスクを構築できます。
incentiemuemato–reactive/reactatively-reactable「手続きベースのアクションは多くの場合コストがかかります。
練習すれば間違いが起きます…反応的認知スキル（反応的に）有用な記憶は、完了するために必要な同様のステップ全体で一般化された知識になる可能性があります。
平均して後でタスク認識の問題：これにより、結果は一定のままです（たとえば、少なくとも1回はまだ必要です）。
これにより、未完了のタスクが予想よりもはるかに速くなる可能性があります。
ほとんどが不完全なため、各時間の周りの「完璧さ」などのレイテンシの問題もあります。