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Lightweight entry-point files that provide structured overviews of stored project knowledge.
Distinct from Context Memory Management: Focuses on high-level index files for knowledge discovery rather than low-level resource or budget management.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Memory Indexes. Refine with filters or upvote what's useful.
Claude Code is a command-line interface and multi-agent orchestration framework designed for autonomous software engineering. It enables AI agents to perform codebase modifications, debugging, and Git workflow management while coordinating multiple specialized agents to decompose and execute complex engineering tasks in parallel. The system distinguishes itself through a high degree of isolation and safety, utilizing Git worktrees to create independent working directories for concurrent agents and implementing a tiered permission system that combines user rules, project policies, and OS-level
Maintains a lightweight index file to provide a high-level overview of stored project knowledge.
Engram est un système de récupération de connaissances dynamique et un framework d'augmentation de mémoire pour les grands modèles de langage (LLM). Il fonctionne comme une couche de recherche en mémoire scalable et un composant d'architecture creuse conçu pour fusionner les connaissances statiques du modèle avec des états externes dynamiques afin d'améliorer la véracité et réduire les hallucinations. Le système utilise la récupération conditionnelle en mémoire et l'adressage mémoire différentiable pour mapper les jetons d'entrée vers des indices spécifiques au sein d'un magasin de mémoire associative à grande échelle. Cela permet au modèle d'augmenter ses paramètres totaux disponibles en stockant des poids dans des tables de recherche externes et en n'activant que les segments de connaissances pertinents pour une entrée donnée. Le framework couvre l'optimisation de la sparsité des modèles et l'augmentation scalable, utilisant la récupération clé-valeur et la fusion dynamique de paramètres pour améliorer les performances sur des tâches spécialisées sans nécessiter un réentraînement complet du réseau.
Maps input embeddings to specific memory locations to retrieve relevant weights during the forward pass.