近年来，人工智能（AI）领域迎来了前所未有的飞跃，特别是在大型语言模型（LLM）的发展上，像GPT系列等卓越的模型展现了惊人的语言理解和推理能力。然而，科研界已经意识到，单纯依赖于庞大的数据集进行训练并不足以满足未来的发展需求。相反，赋予AI模型在推理阶段自我进化的能力成为了新的研究热点。
这项研究的灵感源自于人类大脑的结构，提出AI模型可以通过与环境的互动不断发展出涌现的认知能力和内部表征模型。为了实现这一目标，研究者们强调了长期记忆（LTM）的重要性。LTM能够有效存储和管理模型在现实世界交互中获取的数据，不仅能处理统计信息，还能支持跨环境的多样化体验，进而推动AI的自我进化。
类似于人类通过生活经历而不断学习和成长，AI的自我进化同样依赖于与环境的互动所积累的LTM数据。更令人振奋的是，AI不仅可以与物理环境互动，也能够在虚拟环境中进行高效的学习，这样一来，模型的能力提升将变得更加迅捷且经济。
然而，构建LTM也面临着诸多挑战，如数据稀疏性和用户多样性等问题。为了解决这些问题，研究人员推出了名为Omne的多代理协作框架，以此促进AI自我进化。
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