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好了，你们这些调皮鬼。我带着一个更荒谬的说法和奇怪的垃圾数学的可用示例回来了。前几天我发布了我正在测试的一个机器学习模型SCANN。今天我要提供一个你们都可以自己测试、批判，甚至可能会有片刻‘哦，真酷’的东西。不管怎样，在想法未经测试且比较新颖的时候分享总是最好的。所以这就是SIREN，一种基于信息偏微分方程场的大型语言模型（LLM）扩展内存。这个东西到底是什么呢？SIREN（信号智能共振编码网络）将对话历史视为一个类似波推理的场，它根据受物理学启发的方程演化。它不是简单地将消息存储为一个扁平列表，而是创建一个动态的‘内存场’，在其中重要信息会共振并持续存在，而不太相关的内容会随着时间自然衰减。为什么有人会在意呢？大型语言模型（LLM）通常在长对话方面存在困难，因为它们要么忘记早期消息，要么被上下文淹没。SIREN让你的人工智能助手通过以下方式保持更‘类人’的记忆：无论何时提到重要信息都能保持可访问；在其‘场’中动态组织相关概念；允许你调整信息衰减或持续的方式。它适用于任何与OpenAI兼容的API端点（Ollama、本地模型等）。https://github.com/severian42/SIREN。告诉我你们的想法。一直在寻找更多好的见解、批评或者只是表情包。

讨论总结

原帖介绍了SIREN（Signal - Intelligent Resonance Encoding Network），它将对话历史视为波推理场以解决LLM长对话中的记忆问题。评论者从不同角度展开讨论，包括技术探讨如将其与扩散模型关联、质疑内容是否由AI生成、表达对项目的惊叹与兴趣、询问项目的技术细节和拓展性等，整体氛围比较积极，大家在探索这个新的概念。

主要观点

  1. 👍 认为添加噪声项和操作会使SIREN类似扩散模型
    • 支持理由：添加噪声项并进行相关操作如路径积分等类似扩散模型的操作。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 质疑帖子内容可能由AI生成
    • 正方观点：参考文献看起来不真实。
    • 反方观点：作者承认是自己疏忽未检查参考文献。
  3. 💡 看到预告帖时对项目预期不明，现在觉得项目看起来很厉害
    • 解释：之前不确定，现在看到项目觉得很厉害，可能是理解了项目的潜力。
  4. 💡 SIREN通过特殊映射确定信息重要性
    • 解释：通过多种机制动态计算场值来判定信息重要性。
  5. 💡 此想法比现有规则方法更具优势
    • 解释：可能更稳健、更具扩展性。

金句与有趣评论

  1. “🤯 amazing”
    • 亮点：简洁表达对SIREN的惊叹态度。
  2. “Was this generated by AI? The references do not appear to be real.”
    • 亮点：直接提出对帖子内容是否由AI生成的质疑并给出依据。
  3. “Dang. I saw the teaser post for this and didn’t know quite what to expect but this looks wild.”
    • 亮点：描述对项目前后态度的转变，开始预期不明，现在觉得很厉害。
  4. “SIREN uses a special map to keep track of how important different pieces of information are, updating this importance as the conversation progresses.”
    • 亮点：清晰阐述SIREN判定信息重要性的方式。
  5. “这是一个非常酷的想法，可能比现有的基于规则的方法更稳健/更具扩展性。”
    • 亮点：肯定这个想法的优势。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者表达了对SIREN这个概念的惊叹、兴趣和肯定。主要分歧点在于有评论者质疑帖子内容是否由AI生成，可能的原因是帖子中的参考文献看起来不真实。

趋势与预测

  • 新兴话题：SIREN在大型2048维空间模型下的表现以及和其他技术（如PCA和UMAP）的关系。
  • 潜在影响：如果SIREN能够成功解决LLM的长对话记忆问题，可能会对人工智能领域的自然语言处理发展产生积极影响，提高LLM在实际应用中的性能。

详细内容：

标题：SIREN：创新的信息编码网络引发Reddit热议

在Reddit上，一则关于“SIREN: Signal-Intelligent Resonance Encoding Network”的帖子引发了众多关注。此帖获得了大量的点赞和评论。帖子介绍了SIREN这一基于信息PDE场的扩展内存用于LLMs，它将对话历史视为一个类似波推理的场，重要信息会共振和持久，不太相关的内容则随时间自然衰减。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出若添加噪声项并从PDE采样进行路径积分等，这类似于扩散模型，还询问能否加入随机步骤。有人质疑帖子内容是否由AI生成，参考资料似乎不真实。也有人对其表示期待，认为可以解决处理中遇到的上下文限制问题，还有人询问如何确定信息的重要性。

有用户分享道：“SIREN使用特殊的映射来跟踪不同信息的重要性，并在对话过程中更新这种重要性。”还有用户说：“SIREN通过一个精确的基于信息相干动力学的数学过程来确定场值。”有人称赞这一想法非常酷，可能比现有的基于规则的方法更稳健、更具扩展性，并询问主成分分析和UMAP之间是否有可察觉的差异。

在讨论中，对于SIREN的创新性和实用性存在共识，认为它有可能为处理LLMs中的长对话和上下文管理问题提供新的思路。但也存在一些争议点，比如关于信息重要性的确定方式和技术实现的细节。

总的来说，SIREN这一话题在Reddit上引发了热烈讨论，为相关领域的发展带来了新的思考和探索方向。