Memini: Memoria a Scale Temporali Multiple per l'Aggiornamento Continuo della Conoscenza nei LLM

Un nuovo articolo su arXiv propone Memini, un sistema di memoria esterna per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che imita le dinamiche della memoria biologica. A differenza della memoria statica o gestita esplicitamente, Memini utilizza un grafo diretto in cui ogni arco ha due variabili interne accoppiate, una veloce e una lenta, seguendo il modello di consolidamento sinaptico di Benna-Fusi. Questo design consente di far emergere sensibilità episodica, consolidamento graduale e dimenticanza selettiva da un unico meccanismo, permettendo agli LLM di aggiornare continuamente la conoscenza senza riaddestramento. L'articolo sostiene che la memoria esterna dovrebbe funzionare come un substrato di apprendimento che si riorganizza attraverso le proprie dinamiche, piuttosto che essere un repository statico. Il lavoro è classificato sotto Computer Science > Machine Learning ed è stato inviato ad arXiv il 9 maggio 2025.