«Resident Evil» главная героиня создала систему искусственного интеллекта памяти с помощью Claude, и она получила максимальный балл по бенчмарку LongMemEval.

По данным мониторинга 1M AI News, голливудская актриса Milla Jovovich (известна по работам «Пятый элемент», серия «Обитель зла») вместе с биткоин-предпринимателем и основателем децентрализованной платформы децентрализованного кредитования Libre Беном Сигманом совместно разработали открытое AI-решение для памяти MemPalace: проект опубликован на GitHub по лицензии MIT, и всего за три дня набрал 5500 отметок «звезда». Сигман заявил, что они вдвоём потратили несколько месяцев на разработку этого проекта с помощью Claude от Anthropic; в истории Git-коммитов Claude Opus 4.6 указан как соавтор кода.

Ключевая конкурентная сила MemPalace — это результаты в бенчмарках. В отраслевом стандарте для задач поиска воспоминаний LongMemEval чистый локальный поиск (без вызова любых внешних API) достигает 96.6% Recall@5. После включения опциональной модели Haiku для реранжирования получен идеальный результат: все 500 задач решены верно (полные 500 из 500). Разработчики проекта утверждают, что это самый высокий балл за всю историю этого бенчмарка — и среди бесплатных, и среди платных продуктов. На двух других бенчмарках ConvoMem набирает 92.9%, при этом утверждается, что результат более чем вдвое превосходит показатели AI-продукта для памяти Mem0; LoCoMo во всех категориях многократного многопрыжкового рассуждения получает максимальные баллы. Код для тестирования в бенчмарках опубликован вместе с репозиторием — его можно воспроизвести.

В отличие от распространённых решений на основе векторных баз данных, MemPalace имитирует технику «памятного дворца» древнегреческих ораторов, чтобы организовывать информацию. Система извлекает и упорядочивает записи диалогов пользователя в четырёхуровневую структуру: Wing (крыло, разделение по персонажам или проектам) → Room (комната, конкретная тема) → Closet (шкаф, сжатые резюме) → Drawer (выдвижной ящик, покадровые записи диалога). Связанные комнаты в пределах одного крыла соединяются по горизонтали через Hall (зал), а между разными крыльями выполняются перекрёстные ссылки через Tunnel (туннель). По результатам тестирования проекта, только благодаря этой структуре точность поиска можно повысить на 34%.

Проект также придумал собственный без потерь сжимающий диалект под названием AAAK — он специально предназначен для AI-агентов: пользовательский контекст объёмом в более чем тысячи токенов сжимается примерно до 120 токенов, коэффициент сжатия составляет примерно 30 раз. AAAK — это чисто структурированный текст; для него не нужны специальные декодеры или дообучение, любой большой языковой модели (LLM), умеющей читать текст, достаточно, чтобы понять его напрямую. В системе встроена функция обнаружения противоречий: перед выводом она способна выявлять несоответствия — например, в имени, местоимениях, возрасте и т. п.

Вся система полностью работает локально, не зависит от облачных сервисов, не требует API-ключей и является бесплатной (не взимается плата). Поддерживается интеграция с инструментами вроде Claude, ChatGPT, Cursor через протокол MCP (предоставляется 19 MCP-инструментов), а также поддерживается генерация сводок контекста для локальных моделей с помощью командной строки — например, для Llama, Mistral и т. д.

Выход Jovovich за рамки своей сферы для технологического сообщества оказался довольно неожиданным. Репозиторий проекта зарегистрирован на её аккаунте GitHub; из 7 коммитов 4 были сделаны ею, включая первоначальный коммит, в котором содержались все основные части кода. Она опубликовала на Instagram видео с презентацией проекта.