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Glen
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新数据集和模型推动场景图推理以理解人类活动
研究人员推出了SG-Ego，一个扩展Ego4D的新数据集，包含时空场景图，以更好地理解第一人称视频中的人类活动。他们还开发了GLEN，一个基于图的模型，用于处理这些场景图序列以进行动作对齐和时间演化建模。提出的活动驱动图编辑预测（A-GEF）任务将场景动态构建为以动作为条件的结构化变换，从而能够对场景变化进行显式推理。
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AI代理需要共享内存来积累知识
作者认为，AI代理默认的单租户内存模型不利于组织知识的积累。当前的系统，如Mem0和Zep，将内存隔离到单个用户或代理，阻碍了共享学习和知识的复利增长。这导致代理反复推导出相同的知识并犯相同的错误。文章提出应转向共享的、组织级别的内存，使一个代理写入的知识可供所有代理访问，从而促进指数级增长并解决新代理的冷启动问题。