浙大與聯想團隊聯合提出 EM²Mem：打造多模態智能體的事件中心記憶方案

AI資訊AI新閒資訊正文浙大與聯想團隊聯合提出 EM²Mem：打造多模態智能體的事件中心記憶方案發布於AI新閒資訊時間 :Nov 13, 2026閱讀 :1分鐘在人工智能持續向多模態與長期演進的背景下，如何讓智能體擺脫“過目即忘”或檢索低效的困境，一直是學術界與產業界攻關的核心痛點。近日，浙江大學與聯想團隊合作提出了一項全新的以事件為中心的多模態長期記憶方案——EM²Mem，相關研究成果已在 EMNLP2026正式亮相。顛覆傳統模式:從“先檢索後對齊”到“先對齊後檢索”長期以來，現有的多模態智能體在處理長期記憶時，往往採用的是相對簡化的存儲與檢索方式。

這種傳統模式通常將各類信息零散存放，導致智能體在面對複雜問題時，難以有效關聯不同維度的線索。針對這一痛點，EM²Mem 方案做出了一項底層邏輯上的顛覆:它將傳統的“先檢索後對齊”模式創新性地調整為“先對齊後檢索”。在記憶構建的初始階段，該方案就直接把同一事件中的人物、物體、行為、時間等多元線索緊密關聯在一起，從而搭建出多尺度的事件檔案。在此基礎上，通過情節圖與語義圖的有機結合，進一步連接不同的經歷，最終沉澱出長期的規律。

顯著提升召回與效率:構建多模態智能體記憶系統 LightMem-Ego從實際的測試與應用效果來看，EM²Mem 展現出了多維度的性能優勢:準確率與召回率雙升: 實驗數據顯示，相比於現有的常規方法，EM²Mem 在事件級證據召回率以及問答準確率上均實現了顯著提升。降低耗時與算力消耗: 該方案能夠大幅降低單次問答的耗時與 Token 用量。由於記憶在構建完成後可以多次複用，經過長期的攤平使用，其綜合效率優勢更加明顯。依託這一核心技術支撐，研究團隊進一步搭建了多模態智能體記憶系統 LightMem-Ego。

該系統未來可廣泛落地應用於個人生活助手、科學實驗室助手等多樣化場景，為多模態智能體的持續學習與個性化發展提供堅實的底層支撐。相關推薦聯想牽手海爾：AI PC 接入智慧家庭，共推"算力 + 場景"融合聯想與海爾在京簽署戰略合作，楊元慶、周雲傑見證。雙方圍繞AI產業落地，以“算力賦能實體、場景反哺技術”為主線，覆蓋一體化數據中心、液冷、家用機器人等五大領域，推動算力與場景深度融合，探索AI賦能實體經濟新路徑。Aug 24, 2026190.2kAI算力告急！聯想訂單積壓 1500 億，服務器市場迎來“硬核”爭奪戰MWC26上海閉幕，服務器供需矛盾成焦點。

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