본 논문은 사용자의 반복적인 정보 입력을 줄이고 인지 부하를 경감하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 지능형 지속적 메모리 오프로드 시스템인 SECOND ME를 제안한다. SECOND ME는 사용자의 정보를 저장, 정리하고, 상황에 맞는 응답을 생성하며, 외부 시스템과의 원활한 소통을 돕는다. 기존의 브라우저 저장 크리덴셜, 자동 완성 기능, 통합 인증 시스템과 달리, LLM 기반의 메모리 매개변수화를 통해 정형화된 구성, 상황 인식 추론, 적응형 지식 검색을 가능하게 하여 더욱 체계적이고 지능적인 메모리 관리 방식을 제공한다. GitHub에서 오픈소스로 공개되었다.
