openJiuwen, фреймворк с открытым исходным кодом, поддерживаемый Huawei, выпустил OmniMem-Lens — мультимодальную функцию памяти в версии 0.2.0 своего модуля AgentMemory. Эта функция позволяет ИИ-агентам запоминать длинные видеоролики, основываясь на реальных событиях, а не на фиксированных временных интервалах, как сообщила QbitAI 4 ноября.
Команда утверждает, что стандартный подход, заключающийся в разделении длинных видео на одноминутные сегменты и хранении каждого отдельно, нарушает память агента двумя способами. Когда непрерывная сцена делится между окнами, агент получает лишь половину доказательств, что способствует галлюцинациям. Кроме того, несколько секунд ключевого действия, смешанные с минутами нерелевантного материала, могут быть потеряны в шуме, снижая точность поиска.
Большинство методов сегментации событий также полагаются только на один тип данных, из-за чего они пропускают смену тем, если изображение остается статичным, или смену сцен, если никто не говорит. OmniMem-Lens отслеживает оба потока: визуальный трек отмечает смены сцен, а аудиотрек использует распознавание речи для определения смены темы говорящим, даже если экран не изменился. Перекрестная проверка этих двух источников позволяет делать срезы именно по границам реальных событий.
В одном примере, где был показан двухчасовой обзор продукта, демонстрировалась одна и та же архитектурная схема в течение 40 минут, в то время как спикер освещал три разные темы. Аудиотрек разделил их на три воспоминания, что позволило ответить на последующий вопрос о показателях нагрузочного тестирования.
Память хранится в трех уровнях: L0 сохраняет исходное видео, L1 содержит воспоминания на уровне событий, а L2 — более детальные воспоминания на уровне сегментов. Уровни L1 и L2 полностью преобразуются в текст и векторы, что позволяет интегрировать их в существующие стеки генерации с дополненной выборкой и основные векторные базы данных с минимальными изменениями. Основная работа по организации данных выполняется офлайн. Во время запроса система сопоставляет запрос с L1 и L2, извлекая точные кадры из L0 только тогда, когда требуется проверка визуальных деталей.
При тестировании OmniMem-Lens в паре с Qwen3-VL-8B против прямого ответа Qwen3-VL-8B из видео, точность извлечения информации увеличилась на 8% на Video-MME-L и на 6.4% на LVBench. Наибольший прирост, составивший 45.7%, был достигнут на EgoLife-QA, на наборе данных первого лица, записывающем полный день повседневной жизни, где фиксированное нарезание часто дает сбой. На LVBench время отклика в режиме онлайн снизилось с 34.5 секунд до 1.72 секунды, что примерно в 20 раз быстрее, а команда оценивает максимальное снижение задержки в 97%.
Исходный код проекта доступен на GitCode с зеркалом на GitHub под лицензией Apache-2.0. Команда сообщает, что openJiuwen WorkSwarm скоро начнет поддерживать AgentMemory, что позволит запоминать и вспоминать видео, которыми обмениваются в повседневных беседах во время последующих обсуждений.



