<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Vectorize on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>https://ai-uchi.ru/tags/vectorize/</link><description>Recent content in Vectorize on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 10 Aug 2026 03:11:30 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://ai-uchi.ru/tags/vectorize/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Hindsight: система памяти для ИИ-агентов, которая учится</title><link>https://ai-uchi.ru/news/hindsight-sistema-pamyati-dlya-agentov/</link><pubDate>Mon, 10 Aug 2026 03:11:30 +0300</pubDate><guid>https://ai-uchi.ru/news/hindsight-sistema-pamyati-dlya-agentov/</guid><description>&lt;h2 id="ии-агенты-получили-память-которая-учится"&gt;ИИ-агенты получили память, которая учится&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Vectorize выпустила Hindsight — open-source систему памяти для ИИ-агентов, которая впервые преодолела отметку 90% точности на LongMemEval — ведущем бенчмарке для оценки долгосрочной памяти. Это напрямую решает критический барьер для реального корпоративного применения ИИ: поддержание надёжной памяти в многосессионных разговорах. Проект распространяется под MIT-лицензией и уже используется в продакшене у крупных компаний.&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="что-такое-hindsight-и-чем-он-отличается-от-rag"&gt;Что такое Hindsight и чем он отличается от RAG&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Большинство систем памяти для агентов сводятся к простому хранению истории диалогов. Hindsight идёт дальше — он заставляет агентов &lt;strong&gt;учиться&lt;/strong&gt;, а не просто запоминать.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>