Trong khi các LLM tiếp tục phát triển, chúng vẫn gặp khó khăn với bộ nhớ. @mem0ai đang làm việc để thay đổi điều đó bằng cách xây dựng lớp bộ nhớ cho các tác nhân AI. Trong tập này của Founder Fireside, @dessaigne của YC đã ngồi xuống với các đồng sáng lập @taranjeetio và @deshrajdry để thảo luận về lý do tại sao các tác nhân cần bộ nhớ liên tục, cách Mem0 giảm chi phí và độ trễ, và tại sao bộ nhớ phải giữ trung lập giữa các mô hình khi AI trở nên hướng tới tác nhân hơn. 00:05 Mem0 là gì? 00:49 Động lực & Sự chấp nhận mã nguồn mở 01:24 Tại sao bộ nhớ cải thiện các tác nhân AI 02:01 Tiết kiệm chi phí và độ trễ 02:31 Nguồn gốc của người sáng lập & Sự chuyển mình của YC 05:13 Mem0 hoạt động như thế nào bên trong 06:04 Kiến trúc bộ nhớ lai 07:10 Quy tắc & Kỳ vọng bộ nhớ tùy chỉnh 08:00 Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực 10:05 Cạnh tranh với bộ nhớ gốc mô hình 11:48 Gây quỹ & Điều gì tiếp theo