Memoria de IA

La memoria de IA permite a los modelos y agentes recordar interacciones pasadas, adaptarse con el tiempo y razonar con mayor eficacia. Analizamos la capacidad de los modelos de aprendizaje automático más populares para almacenar información tanto en la memoria a largo como a corto plazo, así como sus capacidades de ventana de contexto.

RELC-Bench: Prueba de recuperación en contexto largo

AI Memory

7 de Jul

RELC-Bench (RELC-Bench: Prueba de recuperación en contexto largo) tiene como objetivo medir la capacidad de un modelo para encontrar y extraer un valor numérico específico de uno o más documentos dentro de su contexto. Comprueba si el modelo puede recordar y recuperar un hecho específico que acaba de ver en la entrada. Resultados claude-fable-5 obtiene…

AI Memory7 de Jul

VELC-Bench: Verificación en el benchmark de contexto largo

La capacidad del modelo para localizar una métrica específica en el contexto, comparar su valor con una afirmación y confirmarla o rechazarla. Esto evalúa la coincidencia de valores con granularidad fina en condiciones de contexto largo. El modelo debe recuperar el valor y realizar una comparación precisa. Resultados Los modelos se prueban en las siguientes…