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实测对比ACT-R与简单recency的Agent记忆衰减
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AI 综述
AGI Hunt 报道，memokris 对 Agent 记忆衰减策略做了实测对比：一方是 LangChain 式的最近访问衰减评分（简单 recency），另一方是 ACT-R 的 base-level 记忆方程。在默认衰减参数 d=0.5 下，ACT-R 对单次记忆的评分约在 2.7 小时内领先简单 recency，此后被多次重复形成的习惯记忆反超。若改用从 Twitter 数据拟合出的 d=1.25–1.7，两条曲线的交叉点会推迟到 2–3.7 天。据此得出的结论是：ACT-R 曲线未必胜过简单 recency，孰优孰劣取决于衰减参数与记忆被重复的次数。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月12日 20:12
memokris 实测显示 ACT-R 未必胜过简单 recency，默认参数下领先优势约 2.7 小时内反转。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AGI Huntmemokris 实测对比 Agent 记忆衰减策略，ACT-R 曲线未必胜过简单 recency
memokris 实测对比 LangChain 式最近访问衰减评分与 ACT-R base-level 记忆方程，默认 d=0.5 下单次记忆约 2.7 小时内领先，之后被多次重复的习惯记忆反超；用 Twitter 数据拟合的 d=1.25–1.7 时交叉点推迟到 2–3.7 天。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。