Модель мира RAG: Генеративные семантические рабочие пространства

Ультрасовременная система RAG с встроенным механизмом создания модели мира и структурированной пространственно-временной памятью. Мы все видели, как магистратуры права терпят неудачу при создании длинных нарративов, их рассуждения рушатся под тяжестью «контекстной гнили», поскольку стандартные системы RAG скармливают им фрагментированный «мешок с фрагментами». Но что, если вместо простого извлечения фактов ИИ сможет создавать устойчивую эпизодическую память? В статье, посвященной генеративному семантическому рабочему пространству (GSW), предлагается новаторская нейротехнологическая структура, которая делает именно это. Она выходит за рамки извлечения фактов и создает динамическую внутреннюю модель мира, используя Оператора для наблюдения за событиями и Согласователя для их объединения в связную пространственно-временную шкалу. Эта архитектура позволяет модели отслеживать меняющиеся состояния и отношения акторов, генерируя краткие нарративные резюме на основе собственной структурированной памяти. Это не просто улучшенный RAG; Это прототип ИИ с действительно высокой памятью, и его передовые результаты в эпизодических бенчмарках свидетельствуют о том, что будущее рассуждений в длинных контекстах наконец-то наступило. Все права принадлежат авторам: За пределами извлечения фактов: эпизодическая память для RAG с генеративной семантикой Рабочие пространства Шреяс Раджеш, Паван Холур, Ченда Дуан, Дэвид Чонг, Ввани Ройчоудхури из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе arXiv:2511.07587 #aiexplained #airesearch #artificialintelligence