あるユーザーが、AIアシスタント向けの長期記憶パイプラインを開発しオープンソース化しました。このパイプラインは、Qwen3 235B A22B Instruct 2507モデル上でストレージと検索のコンポーネントを実行します。このシステムはLongMemEval-Sベンチマークで500点中470点を獲得し、既知のシステムの中で1位となりました。また、競合他社と比較してトークン効率性が約10倍高いと報告されています。

  • パイプラインはメモリ操作にQwen3 235B A22B Instruct 2507を使用し、最終的な回答生成には別のモデルを選択できます。
  • 開発者は、小規模なモデルでの信頼性を確保するため、プロンプトの調整と保護策の実装に約90%の時間を費やしました。
  • このプロジェクトには詳細な解説記事、インタラクティブなベンチマークビューア、および公式採点スクリプトに対してスコアを検証するためのオープンソースリポジトリ（c137-runner）が含まれています。

著者は結果の再現を可能にするためにコードとベンチマークを提供し、システムのテストや統合に興味のある人々に対して支援を提供しています。