LightMem-Ego：日常生活中的人工智能记忆

移动和可穿戴设备上的个人人工智能助理通过视觉和音频流不断感知用户的日常生活。然而，回答有关过去经历的查询需要轻量级多模态记忆，它可以不断积累、组织和检索长期经历，这仍然具有挑战性。为了应对这一挑战，我们推出了 LightMem-Ego，这是一种用于日常生活辅助的轻量级流式多模式存储系统。该系统不断捕获第一人称的视觉和音频流，将它们排列在共享时间线上，并将它们组织成由当前、短期和长期记忆组成的分层记忆。给定用户查询，LightMem-Ego 动态地将检索路由到适当的记忆级别，并生成基于多模式证据的答案。该演示可部署在智能手机和AI眼镜上，支持物体查找、对话回忆、生活总结、日常发现和个性化帮助。代码可在 https://github.com/zjunlp/LightMem-Ego 获取。