Hy Memory 2.0 Faoliyat yuritmoqda

Hy Memory 2.0 — Tencent Hunyuan tomonidan ochiq manba sifatida taqdim etilgan agent xotirasi freymvorki bo‘lib, model + freymvork + ilova uch qatlamli arxitekturaga ega: xotirani o‘qitish uchun maxsus Hy-Memory-30A3B modeli, chat/ish/kod xotirasining uch turini qo‘llab-quvvatlaydigan SDK hamda 10 ta AI vositasiga ulanadigan mahalliy xotira boshqaruvi ilovasi MemHub. Hy Memory 2.0 suhbatlar va vositalar o‘rtasida shaxsiy xotirani jamlash va sinxronlash imkonini beradi, Agent’ga uzluksiz va to‘liq uzoq muddatli xotira beradi. U Tencent Zixuanggu, Tencent News kabi xizmatlarda joriy etilgan.

Uch qatlamli to‘liq ochiq arxitektura: maxsus model, xotira freymvorki va MemHub ilovasidan mustaqil foydalanish yoki ularni to‘liq Memory yechimiga birlashtirish mumkin.
Uch turdagi xotirani boshqarish: chat, ish va kod xotirasini saqlash, yangilash hamda rivojlantirishni ta’minlaydi; dasturchilar SDK orqali uni Agent’ga ulashi mumkin.
Chat xotirasi: tarqoq faktlarni to‘liq voqealar tizimiga aylantiradi, turli vaqt va suhbatlardagi tarkibni avtomatik bog‘laydi hamda ziddiyatlarni bartaraf etadi.
Ish xotirasi: vazifa maqsadlari, usullar va qayta foydalanish mumkin bo‘lgan tajribalarni ko‘p o‘lchamda qayd etadi, qayta ishlatishdan oldin qo‘llash shartlarini tekshiradi va uzoq muddatli vazifalarni bajarishga yordam beradi.
Kod xotirasi: kod bilan bog‘liq vaziyatlarda loyiha kontekstini jamlaydi, kod bo‘yicha savol-javob va vazifalarni hal qilish aniqligini oshiradi.
MemHub xotira sinxronizatsiyasi: mahalliy ilova Cursor, Codex kabi 10 ta AI vositasiga ulanadi, tarixiy suhbatlarni import qiladi va vositalar o‘rtasida xotirani real vaqt rejimida sinxronlaydi.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuboring, AI ochiq manba loyihalari guruhiga qo‘shiling.
Voqealarga asoslangan xotira tashkiloti: vaqt, joy, shaxslar kabi elementlarni voqea atrofida tartiblaydi va keyingi rivojlanish bilan bog‘laydi; bir nechta ishorali savollarga javob berishda avval takroriy ma’lumotlarni birlashtiradi, ziddiyatli tarkibni ajratadi, so‘ng tozalangan xotirani modelga taqdim etadi.
Shartli tajriba qayta foydalanishi: ish va kod xotirasi vazifa maqsadi, aniqlangan usul, bosqich natijasi hamda tajribani qo‘llash shartlari bo‘yicha ko‘p o‘lchamda saqlanadi va vaqt o‘tishi bilan tartiblanib yangilanadi; tajribadan qayta foydalanishda avval joriy vaziyat qo‘llash shartlariga mos kelishi tekshiriladi, mos kelganda aniq chaqiriladi va noto‘g‘ri ko‘chirishning oldi olinadi.
Vazifani to‘xtagan joyidan davom ettirish: uzoq muddatli vazifa har qayta ishga tushirilganda freymvork avval joriy ishlanayotgan masalani aniqlaydi, so‘ng tegishli qarorlar, hanuz amal qiladigan tajribalar va avvalgi ish jarayonini aniq qayta chaqiradi; eng kam Token bilan eng dolzarb xotirani oladi.
Maxsus kichik model: Hy-Memory-30A3B xotirani yangilash va boshqarish uchun maxsus o‘qitilgan; Hy Memory, Mem0, MemOS kabi freymvorklarda natijasi Opus5’dan yuqori.
Global xotirani jamlash: MemHub ichiga Hy Memory SDK o‘rnatilgan bo‘lib, barcha AI vositalari suhbatlarini mahalliy yagona shaxsiy xotiraga aylantiradi va plagin orqali vositalarga kontekstni qayta uzatadi. Shu tariqa xotira aktivlari vositalardan ajratiladi.

Ochiq manba resurslarini olish: GitHub’dan (Tencent-Hunyuan/Hy-Memory, Tencent-Hunyuan/MemHub) va HuggingFace’dan (Hy-Memory-30B-A3B) freymvork, ilova va model og‘irliklarini yuklab oling.
Dasturchilar SDK’ni ulang: Hy Memory SDK’ni o‘z Agent’ingizga integratsiya qiling va uning xotirani saqlash, yangilash hamda qayta chaqirish imkoniyatlaridan foydalaning.
Oddiy foydalanuvchilar MemHub’ni o‘rnatsin: MemHub CLI yoki Mac ilovasini yuklab olib, mahalliy xotira boshqaruv markazi sifatida foydalaning.
AI vositalarini ruxsat bilan ulang: MemHub’da WorkBuddy, Cursor, Codex kabi qo‘llab-quvvatlanadigan 10 ta AI vositasiga ruxsat bering.
Tarixiy suhbatlarni import qiling: ruxsat berilgach, barcha vositalarning avvalgi suhbatlarini bir marta bosish orqali import qiling; o‘rnatilgan Hy Memory SDK ularni mahalliy shaxsiy xotiraga aylantiradi.
Real vaqt sinxronizatsiyasini yoqing: vositalarda yaratilgan yangi suhbatlar bir xil global xotiraga avtomatik qo‘shiladi, qo‘lda amal bajarish talab qilinmaydi.
Plagin orqali chaqiring: ulangan vositalardan birida vazifa boshlanganida, MemHub tegishli xotirani avtomatik ravishda joriy vositaga kontekst sifatida qo‘shadi.

Uch qatlam to‘liq ochiq: model, freymvork va ilovaning barchasi ochiq manbali; ulardan mustaqil foydalanish yoki birlashtirish mumkin, moslashuvchanligi sohada yetakchi.
Sinovlarda har tomonlama birinchi: chat, ish va kodning uch turdagi ssenariysiga oid 4 ta Benchmark’da ochiq xotira freymvorklari orasida birinchi o‘rin.
Sohada ilk bor: ish xotirasi va kod xotirasini taklif qilgan birinchi xotira freymvorki bo‘lib, xotira ssenariylarini to‘liqroq qamrab oladi.
Kichik model katta modeldan ustun: taxminan 3B faol parametrli maxsus model xotira samaradorligi bo‘yicha Opus5’dan yuqori, narxi past va joriy etish oson.
Saqlash hajmi juda kichik: uch turdagi ssenariyda eng yaxshi natijani berish bilan birga, xotira saqlash maydoni ham juda kam bo‘lib, uzoq muddatli foydalanishga mos.
Token samaradorligi yuqori: LoCoMo’da Token sarfi 39.3% ga kamayadi va kamroq kontekst bilan yuqoriroq aniqlikka erishiladi.
Xotirani aktivga aylantirish: MemHub 10 ta AI vositasini bog‘laydi, shaxsiy xotirani vositalar o‘rtasida uzluksiz saqlaydi va uni bitta mahsulotga qaram qilib qo‘ymaydi.

GitHub ombori: https://github.com/Tencent-Hunyuan/MemHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory
HuggingFace model ombori: https://huggingface.co/tencent/Hy-Memory-30B-A3B

Moliyaviy tadqiqot va investitsiya yordamchisi: foydalanuvchi qiziqadigan sektorlar va tahlil odatlarini kunlar va suhbatlar o‘rtasida eslab qoladi; Zixuanggu’dagi ko‘p bosqichli qayta chaqirish darajasi 50% dan 90% gacha oshgan.
Axborot kontentini tavsiya qilish: foydalanuvchi qiziqadigan mavzular va afzal ko‘rgan murojaat shakllarini eslab qoladi; Tencent News’ning “智声” va “新闻妹” xizmatlarida uzoq muddatli afzalliklar bahosi o‘rtacha 91.68 ga yetgan.
Bilimlarni boshqarish bo‘yicha savol-javob: iWiki faqat qayta chaqirilgan xotira asosida javob berib, barcha dastlabki suhbatlar taqdim etilgan holatga nisbatan aniqlikni 48.6% ga oshirgan.
Dasturlashni ishlab chiqishda yordam: loyiha qoidalari va shaxsiy kod yozish afzalliklarini vositalar o‘rtasida eslab qoladi, kod xotirasini Cursor, Codex kabi vositalarda uzluksiz qayta ishlatadi.
Ofis va uzoq muddatli vazifalar: vazifa maqsadlari, bosqich natijalari va qayta foydalanish mumkin bo‘lgan tajribalarni qayd etadi, ofis Agent’iga bir nechta suhbat davomida vazifani to‘xtagan joyidan davom ettirish imkonini beradi.