🧠 Memora: гармоничная система памяти для ИИ-агентов — баланс абстракции и детализации

Исследователи Microsoft Research представили Memora — масштабируемую систему памяти для долгоживущих ИИ-агентов. Современные LLM по сути не имеют состояния: каждый сеанс начинается с нуля, а длинные диалоги требуют перечитывания всей истории. Memora решает эту проблему, разделяя хранение контента и механизмы поиска.

Ключевая инновация — декомпозиция памяти на два компонента: первичная абстракция (короткая фраза из 6–8 слов, отражающая суть) и богатое содержимое. Только абстракция индексируется для поиска, а детали остаются нетронутыми. Это позволяет объединять новую информацию по той же теме в существующую запись, избегая фрагментации.

На бенчмарках LoCoMo и LongMemEval Memora устанавливает новый SOTA, превосходя Mem0, RAG и полноконтекстный вывод, используя при этом до 98% меньше токенов. Система особенно полезна для копилот-ассистентов, работающих с проектами месяцами, и исследовательских агентов, накапливающих экспертизу. Код опубликован на GitHub, статья принята на ICML 2026.

#AI #System #Microsoft #Memora #ICML2026 #AImemory #LLM

🏎 Гонка ИИ-инфраструктуры в Китае перешла на «суперноды»

На WAIC 2026 китайские производители — Biren, Yixin Intelligent, Infinigence CoreX, Kunlun Chip и SingularMOL — показали суперноды: стоечные системы, объединяющие сотни и тысячи ускорителей в единую сеть с общей памятью. Эпоха одиночных рекордных чипов официально закончилась: теперь выигрывает не пиковая производительность платы, а эффективность всей системы.

Biren делает ставку на оптический интерконнект: её NPO-супернод объединяет 1024 карты через протокол BLink 2.0 и оптику, близкую к кристаллу. Все GPU используют единое адресное пространство памяти — линейка идёт от 16-карточного электрического базового решения до 128-карточной стойки и оптического супернода. Yixin пошла другим путём: представлен первый RISC-V ИИ-супернод на чипе Epoch — первом массовом китайском RISC-V ускорителе высокого класса. Он поддерживает FP8 с блочным квантованием, а бескаркасный ортогональный интерконнект снижает стоимость коммутационного оборудования на 80% и удерживает задержки в диапазоне сотен наносекунд.

Остальные участники показали альтернативные подходы: Infinigence CoreX — плотные универсальные чипы для обучения, Kunlun Chip — архитектуру третьего поколения, SingularMOL — чиплетный интерконнект. Ключевая проблема — пропускная способность, а не вычисления: без системной стратегии связности тысяча карт в стойке выдаёт лишь десятую долю теоретической «конверсии токенов».

#Ai #Race #China #SuperNode #System