重新定义 AI 长期记忆。
高达 94.2% 的检索准确率，超越现有所有基准测试的记忆架构。
Benchmark: LoCoMo QA
Avg. Latency (p95)
观察 MemPalace 如何在数百万个信息节点中，利用稀疏注意力机制瞬间定位关键记忆。
等待查询...
不同于传统的向量数据库全量检索，MemPalace 采用一种仿生学的分层索引策略。它将长期记忆分为“闪存层”和“深度层”。
高频访问的记忆节点常驻显存，实现亚毫秒级响应。
利用图神经网络维护记忆间的逻辑关系，支持复杂的多跳推理。
仅激活与查询相关的记忆分支，大幅降低计算开销。
class MemPalace:
def __init__(self):
self.hot_cache = LRUCache(size=1e6)
self.graph = TopoGraph()
def retrieve(self, query):
# 1. 稀疏检索
candidates = self.graph.sparse_scan(query)
# 2. 注意力重排
context = self.attention_rank(
query,
candidates,
top_k=5
)
return context