Mnemosyne: An Unsupervised, Human-Inspired Long-Term Memory Architecture for Edge-Based LLMs

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Jonelagadda, Aneesh, Hahn, Christina, Zheng, Haoze, Penachio, Salvatore
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Computation and Language Artificial Intelligence Machine Learning Multiagent Systems
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Accesso online

https://arxiv.org/abs/2510.08601