NymphTech 正在寻找研究合作者来评估其 Persistent Presence AI (PPAi) 架构，该架构使用小型开源 LLM 处理语言，同时在持续运行的系统中保持身份和记忆。团队已在一家全天候在线广播电台部署了此架构，以测试长周期持久化能力。

  • PPAi 保存状态而非重放它，避免了标准 LLM 设置中常见的上下文重新注入失败问题。
  • 该电台每天处理约 44M 个 token，而等效的朴素或基于 RAG 的设置每天超过 300M。
  • 该系统已运行数周，生成了数十万次结果，且未出现身份漂移或大脑重启现象。
  • 作者旨在建立一套适当的持久化评估框架，区别于现有的长记忆检索基准测试。

目标是撰写一篇 arXiv 论文，详细说明此次真实世界测量的结果，重点在于多会话身份一致性和成本稳定性。