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我是一名安全研究员，但我一直在关注并构建人工智能代理，我也做了一些关于大语言模型推理的研究，这一研究引发了很多讨论，很多人用它来做以前做不了的事。在这个学习过程中，我尝试了各种开源的记忆大语言模型库，比如mem0等，但对我和我的用例来说效果不好。最终我读了杰夫·霍金斯写的《千脑理论》一书，它让我了解到人类大脑可能是如何在新皮质中的数千个地图状结构中存储知识的！我利用这个想法和麻省理工学院的概念网络项目，构建了一个基于Python的开源的、受神经科学启发的大语言模型应用记忆层，名为HawkinsDB！这纯粹是实验性的，HawkinsDB支持语义、程序和情景类型的记忆。我需要社区的真诚反馈，想知道你们对这项工作的看法。[https://github.com/harishsg993010/HawkinsDB]

讨论总结

原帖作者介绍自己开发的一个基于神经科学启发的用于LLM应用的开源记忆层项目HawkinsDB，希望得到社区的反馈。评论者们从多个角度进行了回应，包括对项目的兴趣、对项目名称的质疑（因为参考书籍作者存在争议）、对项目理念的肯定、对项目中使用术语的质疑、对项目应用场景的思考以及项目推广方式的建议等，整体氛围较为理性和积极。

主要观点

  1. 👍 对原帖的项目感兴趣并打算查看GitHub。
    • 支持理由：项目将神经科学概念融入LLM应用很新颖，想深入了解。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为Hawkins有自我主义倾向，不把现有想法归功于原创者。
    • 正方观点：有神经科学家的评论指出他在书中的相关问题。
    • 反方观点：无明确反对。
  3. 💡 项目将神经科学概念融入LLM应用很迷人。
    • 解释：模拟人类大脑记忆结构有助于增强AI能力。
  4. 💡 人工智能使用的神经科学相关术语存在问题。
    • 解释：如“皮质柱”等术语使用不合适，过度使用对人工智能领域可能弊大于利。
  5. 💡 原帖的方法很有趣。
    • 解释：从新的角度构建LLM应用的记忆层。

金句与有趣评论

  1. “😂 他强调自己的思考和“啊哈”时刻，但结果是听起来他在把旧想法归为自己的功劳。”
    • 亮点：直接指出参考书籍作者存在的问题。
  2. “🤔 你的项目听起来很迷人，尤其是你如何将神经科学概念融入LLM应用。”
    • 亮点：表达对项目概念层面的欣赏。
  3. “👀 我认为他本可以在理解大脑的大型科学运动框架内更好地阐述Numenta的贡献，而不是把Numenta呈现为一个独立的、独自解决所有问题的特立独行者。”
    • 亮点：对书籍作者呈现内容方式的深入批评。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对参考书籍作者Hawkins的看法以及项目中使用神经科学术语是否合适。可能的原因是大家从不同的专业角度和价值观出发，对于学术贡献的认定以及项目表述的严谨性有不同的标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：将人类记忆相关现象（如海马体的“重播”等）应用到AI中的探索。
  • 潜在影响：可能会影响LLM应用在记忆方面的设计思路，促使更多研究从人类记忆系统获取灵感，改善智能体的记忆功能。

详细内容：

标题：关于“Neuroscience-Inspired Memory Layer for LLM Applications”的Reddit热门讨论

在Reddit上，一则关于“Neuroscience-Inspired Memory Layer for LLM Applications”的帖子引发了热烈讨论。该帖子由一位从事安全研究工作同时在AI领域有所探索的作者发布，他讲述了自己的研究经历，提到在尝试多种开源内存LLM库效果不佳后，受一本书的启发，利用概念网项目构建了名为HawkinsDB的开源Python库。该帖子获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点集中在多个方面。有人认为这听起来很有趣，表示会查看GitHub。但也有人指出，霍金斯是个有些自负的作者，常常不把现有想法归功于其原创者，所以建议重新考虑“HawkinsDB”这个名字。作为神经科学家，有人认为书中对大脑皮层工作原理的解释有优点也有不足，对一些观点渴望更多深度。还有人批评作者在书中对AI权利或危险等观点的传达不佳。

有人觉得作者本可以更好地将Numenta的贡献置于理解大脑皮层的大型科学运动框架内。有人称赞项目很吸引人，特别是将神经科学概念融入LLM应用的想法，期待看到其在实际场景中的表现，并询问是否考虑了特定用例或潜在合作。

也有人指出从神经科学角度看，AI使用的语言存在问题，这种神经科学词汇的过度使用可能弊大于利。有人认为皮层柱这个术语并不适合所提出的内容。

有人提到AI研究者30年前的大胆预测，认为尽管人工神经元与生物神经元有很大不同，但达到了相似目的。还有人探讨了人类大脑在睡眠时重排记忆的现象，思考AI是否需要类似机制，以及如何确定清理记忆的标准和实现通用解决方案，同时指出不同类型的AI可能有不同的记忆优先级标准。

整个讨论展现了对这一研究的多样观点和深入思考，既有对创新的赞赏，也有对不足之处的批评和对未来发展的展望。那么，HawkinsDB究竟能否在AI的记忆领域开辟新的道路，还需要时间和更多的研究来验证。