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AI Memory Stack
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AI记忆系统使用“上下文充水”来恢复存储的知识以进行推理
本文介绍了“上下文充水”的概念，这是AI记忆系统中一个至关重要的转变。它解释说，存储的知识虽然可信，但在恢复到活动工作记忆以进行推理之前是惰性的。上下文充水被定义为一种将已验证的知识跨越“充水边界”转移到活动使用中的过程，而不是另一个层。它强调只有必要和已验证的信息才应被恢复，以管理令牌成本和延迟。
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AI内存栈通过法证收据实现可验证证明
“构建AI内存栈”系列的最后一部分介绍了“法证收据”的概念，以提供可验证的数据完整性证明。与可能被篡改的传统审计日志不同，法证收据是在写入时签名的记录的加密指纹。这确保了任何数据篡改都将在数学上显而易见，从而无需信任系统操作员或存储机制。法证收据的集成完成了AI内存栈，为值得信赖且可证明的机构记忆奠定了基础。
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为AI代理系统设计推理账本
本文提出了一种推理账本的设计方案，该账本记录的是AI代理系统决策的“为什么”，而不仅仅是“是什么”。作者强调原则而非固定模式，认为理解设计权衡对于有效实施至关重要。关键原则包括账本充当不强制执行决策的独立见证者，并且覆盖一项决策应产生一个指向旧记录的新记录，以保留历史背景。