LLM 記憶壓縮

深度分析

DMF：以決定性訊號分析實現對話式 AI 零代幣記憶管理

隨著對話式AI需要更長上下文，傳統以大型語言模型生成摘要的記憶方式因非決定性與高代價受限。研究提出DeterministicMemoryFramework（DMF），以純CPU、向量與數學打分取代生成壓縮，透過SurvivalScore與互動次數衰減模型維持記憶。實驗顯示DMF在準確度相當前提下，記憶管理代幣消耗降低至零至千分之五，顯示未來可望打造可審計且成本友好的對話記憶系統。