[
    {
        "id": "osp-15140",
        "type": "article-journal",
        "title": "الذاكرة المغلقة: تشكيل الذاكرة المتحكم في الإدخال لذكاء الذكاء الاصطناعي للمحادثة",
        "author": [
            {
                "family": "Saraswat",
                "given": "Preeti"
            },
            {
                "family": "Neelagiri",
                "given": "Divya"
            },
            {
                "family": "Manoj",
                "given": "Ajay"
            }
        ],
        "URL": "https://omanscience.com/ar/articles/gated-memory-admission-controlled-memory-formation-for-conversational-ai",
        "language": "en",
        "issued": {
            "date-parts": [
                [
                    2026
                ]
            ]
        },
        "abstract": "يعتمد الذكاء الاصطناعي الشخصي على أنظمة الذاكرة طويلة الأجل التي تستخرج الحقائق من تصريحات المستخدم وتخزنها في مخازن متجهة مستمرة. على الرغم من التقدم في الاسترداد والتنسيق، وإدارة دورة الحياة، فإن مرحلة التكوين، اللحظة التي يتم فيها كتابة حقيقة لأول مرة إلى التخزين لم تحصل تقريباً على اهتمام مبدئي. نحن نحدد هذا كقيود ملزمة على نوعية الذاكرة في أنظمة الإنتاج. الإشارات السياقية الحرجة، مثل التمييز بين صفة المستخدم الدائم والحالة العابرة، لا توجد إلا في البيان الأصلي وتضيع بشكل لا رجعة فيه في اللحظة التي ينتج فيها الاستخراج ثلاثية موضوع علاقة كائن. لا يمكن لأي عملية متدفقة استعادتها. نحن نقترح ذاكرة محطة، وهي إطار تكوين خفيف الوزن والمركزي الذي يقاطع نقطتين للتحقق من القرار بين المحادثة والتخزين: بوابة القبول التي تقيم كل حقيقة مرشحة مقابل سياق التعبير الكامل قبل تشغيل الاستخراج، ومرحلة التخصيب المشروط التي تستند إلى الحقائق المقبولة من خلال تصنيف نطاق الكيانات مع قيود على الخصوصية. تقوم البوابة بتقييم التبادل الحالي فقط مع استخدام الدورات السابقة كسياق مرجعية للقراءة فقط، وتنتج سجلًا مهيكليًا للتكوين. يتم تفكيك المحتوى المسموح به إلى حقائق ذرية، يتم تصنيف كل منها، ويتم وضع علامة على الأصل (المعلن بشكل مباشر مقابل الاستنتاج)، وتحديد نطاق شروط تطبيقه، ويستند إلى وقت ومكان محدد، تخضع لقيود لا يمكن تأكيد أي كيان غائب من السياق. على مقياس LoCoMo-10 مع كثافة عاطفية غير نموذجية في بيانات التعبير، تحقق Gated Memory تحسنًا نسبيًا إجماليًا +2.6% في دقة حكم LLM فوق خط أساسي قوي مع استرداد وتوليد متطابق، مما يضع جودة التكوين كقيود قابل للقياس على أداء الذاكرة."
    }
]