शोधकर्ताओं ने एक संज्ञानात्मक-संरचित बहुआयामी एजेंट का प्रस्ताव रखा है जो एकलित बहुआयामी मॉडलों में साझा संदर्भ खिड़की की सीमाओं को दूर करने के लिए दृश्य जानकारी को एक घटनात्मक दृश्य स्मृति में बाह्य करता है। सिस्टम तर्क के दौरान प्रासंगिक घटनाओं के चयनात्मक पुनः सक्रियण को सक्षम बनाने के लिए एक संवेदी अभिन्न इंजन, एक संज्ञानात्मक पुनर्प्राप्ति इंजन और एक बहुआयामी कार्यकारी नियंत्रक का उपयोग करता है।
- एजेंट 20-टर्न सत्रों में 91.4% पुनर्प्राप्ति सटीकता प्राप्त करता है, जो 32B बेसलाइनों को +8.2% से अधिक कर जाता है।
- बेसलाइन मॉडलों की तुलना में प्रति-टर्न अनुमान समय लगभग आधा होकर 23.1s से 12.7s हो जाता है।
- एक एकीकृत परिदृश्य इंजन पुनर्प्राप्ति टिप्पणियों के साथ संरचित बहु-टर्न संवाद उत्पन्न करता है, जो प्रबलित शिक्षा के लिए उपयोगी है।
- संज्ञानात्मक-संरचित बहुआयामी एजेंट हार्नेस (CMA-Harness) एक उपकरण-वर्धित तैनाती और OpenAI-अनुकूल सेवा के साथ स्थायी स्मृति प्रदान करता है।
संरचित स्मृति और मॉड्युलर निर्णय लेने का दृष्टिकोण एकल पैरामीटर स्केलिंग की तुलना में लंबी अवधि के बहुआयामी एजेंटों के लिए अधिक स्केलेबल और प्रभावी परादigm प्रदान करता है।