カリフォルニア州サンマテオ、2025 年 12 月 13 日 — AI インフラストラクチャ会社 エバーマインドは最近、人工知能の最も深刻な課題の 1 つであるスケーラブルな長期メモリをマシンに装備するために設計されたオープンソースのメモリ オペレーティング システムである EverMemOS をリリースしました。
メモリのボトルネック
長年にわたり、大規模言語モデル (LLM) は固定コンテキスト ウィンドウによって制約を受けてきました。この制限により、長期的なタスクでは「物忘れ」が発生します。その結果、コンテキストの破壊、事実の不一致が生じ、深いパーソナライゼーションの提供や知識の一貫性の維持ができなくなります。この問題は技術的なハードルを超えています。それは AI の進化上のボトルネックとなっています。記憶を持たない実体は、行動の一貫性や自発性を示すことができず、ましてや自己進化を達成することはできません。知能の特徴と考えられている個人化、一貫性、積極性はすべて、堅牢な記憶システムに依存しています。
メモリが中核的な競争力となり、将来の AI の境界を決定づけるという点ではコンセンサスがあります。しかし、検索拡張生成 (RAG) や断片化メモリ システムなどの既存のソリューションは依然として範囲が限られており、1 対 1 のコンパニオン ユース ケースと複雑なマルチエージェントの企業コラボレーションの両方をサポートできません。広範な採用に必要な精度、速度、使いやすさ、適応性の基準を満たしているものはほとんどありません。大型モデルに高性能のプラグイン可能なメモリ モジュールを搭載することは、依然として AI アプリケーション全体で満たされていない中心的な需要です。
発見的インテリジェンス
「Discoverative Intelligence」は、起業家で慈善家のChen Tianqiao氏が2025年後半に提案した概念です。既存のデータを処理して人間の出力を模倣する生成 AI とは異なり、Discoverative Intelligence は、積極的に質問し、検証可能な仮説を形成し、新しい科学原理を発見する高度な AI 形式について説明します。これは統計的パターンよりも因果関係と根底にある原理の理解を優先するものであり、この変化は汎用人工知能 (AGI) を実現するために不可欠であるとチェン氏は主張する。
チェン氏は、AI 開発の 2 つの主要なパスを対比しました。スケーリングパス“、拡張パラメータ、データ、および検索空間内で外挿する計算能力に依存します。”構造パス」では、インテリジェンスの「認知解剖学」とシステムが時間の経過とともにどのように動作するかに焦点を当てています。
Discoverative Intelligence は後者のカテゴリに分類され、閉ループで 5 つのコア機能を必要とする構造化時間知能 (STI) と呼ばれる脳にインスピレーションを得たモデルに基づいて構築されています。神経力学(システムを「生きた状態」に保つための持続的で自己組織的な活動)、長期記憶(知識を構築するために経験を保存し、選択的に忘れること)、因果推論(「なぜ」イベントが発生するかを推測する)、ワールドモデリング(予測のための現実の内部シミュレーション)、およびメタ認知と内発的動機づけ（外部からの報酬だけではなく、好奇心による探索）。
これらの機能の中でも、長期記憶は時間と知能の間の重要なリンクとして機能し、真の AGI を達成するための道のりにおいてその不可欠な役割を強調しています。
エバーマインドの答え
EverMemOS は、このニーズに対する EverMind の答えです。Discoverative Intelligence の基礎テクノロジーとして設計されたオープンソースのメモリ オペレーティング システムです。人間の記憶システムの階層構造にインスピレーションを得た EverMemOS は、脳の主要領域に似た 4 層アーキテクチャを備えています。薬剤層(タスク計画、前頭前野の反映)、メモリ層(皮質ネットワークなどの長期保存)、インデックスレイヤー(連想検索、海馬からの描画)、およびAPI/MCP インターフェイス層(外部統合、AI の「感覚インターフェイス」として機能)。
EverMemOS の 4 層アーキテクチャ
このシステムは、シナリオ範囲と技術的パフォーマンスの両方において画期的な進歩をもたらします。これは、1 対 1 の会話のユースケースと複雑なマルチエージェントの企業コラボレーションの両方をサポートできる初のメモリ システムです。技術ベンチマークでは、EverMemOS は LoCoMo (長期コンテキスト記憶評価) で 92.3%、LongMemEval-S (長期記憶保持評価スイート) で 82% の精度を達成し、これまでの最先端の結果を大幅に上回り、新たな業界標準を確立しました。
EverMemOS のオープンソース バージョンは現在、次のサイトで入手できます。GitHub、クラウドサービスバージョンは今年後半に開始される予定です。オープン コラボレーションとマネージド クラウド サービスを組み合わせたデュアルトラック モデルは、開発者、企業、研究者がシステムに貢献し、その恩恵を受けるよう招き、長期メモリ テクノロジにおける業界全体の進化を推進することを目的としています。
エバーマインドについて
EverMind は、AI の最も基本的な制限の 1 つである長期記憶を解決することで、AI の未来を再定義しています。その主力プラットフォームである EverMemOS は、スケーラブルでカスタマイズ可能なメモリ システムのための画期的なアーキテクチャを導入し、AI が拡張されたコンテキストで動作し、動作の一貫性を維持し、継続的な対話を通じて改善できるようにします。
EverMind と EverMemOS について詳しくは、以下をご覧ください。
Webサイト：https://evermind.ai/
GitHub:https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS
×：https://x.com/EverMindAI
レディット:https://www.reddit.com/r/EverMindAI/
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ソース：www.prnasia.com
