Syarikat Infrastruktur AI EverMind Melancarkan EverMemOS, Menjawab Cabaran Mendalam dalam AI

(SeaPRwire) –   SAN MATEO, Calif., Dec. 12, 2025 — syarikat infrastruktur AI baru-baru ini melancarkan EverMemOS, sistem pengoperasian memori sumber terbuka yang direka untuk menangani salah satu cabaran paling mendalam dalam kecerdasan buatan: memperkayakan mesin dengan memori jangka panjang yang boleh diskalakan.

Kecekangan Memori

Sejak bertahun-tahun, model bahasa besar (LLM) telah terkekang oleh tetingkap konteks tetap, kekangan yang menyebabkan “kecenderungan untuk lupa” dalam tugas jangka panjang. Ini mengakibatkan konteks terputus, ketidakkonsistenan fakta, dan ketidakupayaan untuk memberikan personalisasi mendalam atau mengekalkan koherensi pengetahuan. Isu ini melampaui halangan teknikal; ia mewakili kecekangan evolusi untuk AI. Entiti tanpa memori tidak dapat menunjukkan konsistensi tingkah laku atau inisiatif, apatah lagi mencapai evolusi diri. Personalisasi, konsistensi, dan proaktif, yang dianggap sebagai ciri-ciri kecerdasan, semuanya bergantung pada sistem memori yang teguh.

Terdapat konsensus bahawa memori menjadi kelebihan daya saing teras dan sempadan penentu AI masa depan. Namun penyelesaian sedia ada, seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan sistem memori serpihan, kekal terhad dalam skop, gagal menyokong kedua-dua kes penggunaan teman 1-atas-1 dan kolaborasi perusahaan multi-ejen yang kompleks. Sedikit yang memenuhi piawaian ketepatan, kelajuan, kebolehgunaan, dan kebolehsuaian yang diperlukan untuk penggunaan meluas. Memperkayakan model besar dengan modul memori plug-and-play berprestasi tinggi kekal sebagai permintaan utama yang belum dipenuhi dalam aplikasi AI.

Discoverative Intelligence

“Discoverative Intelligence” adalah konsep yang dicadangkan pada akhir 2025 oleh usahawan dan dermawan Chen Tianqiao. Tidak seperti AI generatif, yang meniru output manusia dengan memproses data sedia ada, Discoverative Intelligence menggambarkan bentuk AI lanjutan yang secara aktif mengajukan soalan, membentuk hipotesis yang boleh diuji, dan menemui prinsip sains baharu. Ia mengutamakan pemahaman kausaliti dan prinsip asas berbanding corak statistik, perubahan yang Chen hujahkan adalah penting untuk mencapai Kecerdasan Am Buatan (AGI).

Chen membezakan dua laluan pembangunan AI yang dominan: “Scaling Path,” yang bergantung pada pengembangan parameter, data, dan kuasa pengkomputeran untuk ekstrapolasi dalam ruang pencarian, dan “Structural Path,” yang memberi tumpuan pada “anatomi kognitif” kecerdasan dan bagaimana sistem beroperasi dari masa ke masa.

Discoverative Intelligence tergolong dalam kategori kedua, dibina berdasarkan model terilham otak yang dipanggil Structured Temporal Intelligence (STI) yang memerlukan lima keupayaan teras dalam gelung tertutup: dinamik neural (aktiviti berterusan, swa-mengorganisasi untuk mengekalkan sistem “hidup”), memori jangka panjang (menyimpan dan secara selektif melupakan pengalaman untuk membina pengetahuan), penaakulan kausal (membuat inferens “mengapa” peristiwa berlaku), pemodelan dunia (simulasi realiti dalaman untuk ramalan), dan metakognisi & motivasi intrinsik (penerokaan didorong rasa ingin tahu, bukan sekadar ganjaran luaran).

Antara keupayaan ini, memori jangka panjang berfungsi sebagai pautan penting antara masa dan kecerdasan, menekankan peranannya yang tidak ternilai dalam laluan ke arah mencapai AGI sebenar.

Jawapan EverMind

EverMemOS adalah jawapan EverMind untuk keperluan ini: sistem pengoperasian memori sumber terbuka yang direka sebagai teknologi asas untuk Discoverative Intelligence. Terilham daripada organisasi hierarki sistem memori manusia, EverMemOS menampilkan seni bina empat lapisan yang analog dengan kawasan otak utama: Agentic Layer (perancangan tugas, mencerminkan korteks prefrontal), Memory Layer (penyimpanan jangka panjang, seperti rangkaian kortikal), Index Layer (pengambilan bersekutu, diilhami hipokampus), dan API/MCP Interface Layer (integrasi luaran, berfungsi sebagai “antara muka deria” AI).

Sistem ini menghasilkan terobosan dalam kedua-dua liputan senario dan prestasi teknikal. Ia adalah sistem memori pertama yang mampu menyokong kedua-dua kes penggunaan perbualan 1-atas-1 dan kolaborasi perusahaan multi-ejen yang kompleks. Pada penanda aras teknikal, EverMemOS mencapai ketepatan 92.3% pada LoCoMo (penilaian memori konteks panjang) dan 82% pada LongMemEval-S (set alat untuk menilai pengekalan memori jangka panjang), mengatasi keputusan terkini sebelumnya dengan ketara dan menetapkan piawaian industri baharu.

Versi sumber terbuka EverMemOS kini tersedia pada , dengan versi perkhidmatan awan akan dilancarkan pada akhir tahun ini. Model dwi-laluan yang menggabungkan kolaborasi terbuka dengan perkhidmatan awan terurus bertujuan untuk memacu evolusi teknologi memori jangka panjang seluruh industri, menjemput pembangun, perusahaan, dan penyelidik untuk menyumbang dan mendapat manfaat daripada sistem ini.

Mengenai EverMind

EverMind mentakrifkan semula masa depan AI dengan menyelesaikan salah satu batasan paling asasnya: memori jangka panjang. Platform utama EverMemOS memperkenalkan seni bina terobosan untuk sistem memori yang boleh diskalakan dan disesuaikan, membolehkan AI beroperasi dengan konteks yang diperluaskan, mengekalkan konsistensi tingkah laku, dan bertambah baik melalui interaksi berterusan.

Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai EverMind dan EverMemOS, sila lawati:

Laman web:
GitHub:
X:
Reddit:

SUMBER EverMind