Bài báo này trình bày Nemori, một kiến trúc bộ nhớ tự tổ chức mới dựa trên các nguyên tắc nhận thức của con người, nhằm giải quyết vấn đề thiếu khả năng lưu giữ bộ nhớ dài hạn liên tục, vốn hạn chế hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) như các tác nhân tự chủ trong các tương tác dài hạn. Nemori giải quyết vấn đề về độ chi tiết của các đơn vị bộ nhớ bằng cách tự động tổ chức các luồng hội thoại thành các tập hợp mạch lạc về mặt ngữ nghĩa thông qua Nguyên tắc Căn chỉnh Hai bước, lấy cảm hứng từ lý thuyết phân đoạn sự kiện. Hơn nữa, Nguyên tắc Dự đoán-Hiệu chuẩn, lấy cảm hứng từ các nguyên tắc năng lượng tự do, cho phép tiến hóa kiến thức thích ứng vượt ra ngoài các phương pháp tìm kiếm được xác định trước dựa trên sự khác biệt về dự đoán. Các thí nghiệm mở rộng trên các điểm chuẩn LoCoMo và LongMemEval chứng minh rằng Nemori vượt trội đáng kể so với các hệ thống tiên tiến hiện có, đặc biệt là trong các bối cảnh dài hạn.
