マルチモーダル情動知能のためのMemory Bear AI Memory Science Engine：技術報告書
arXiv cs.AI / 2026/3/25
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要点
- 本報告書は、マルチモーダルな情動判断を短距離の予測課題として扱うべきではないと主張している。感情の意味は、先行する軌跡、蓄積された文脈、そして不完全なマルチモーダル入力に依存しているためである。
- 「Memory Bear AI Memory Science Engine」を導入し、情動情報を一過性のラベルではなく、構造化されて進化する状態としてモデル化する、メモリ中心の枠組みを提示している。
- システムはEmotion Memory Units（EMUs）を用い、構造化されたメモリ形成、ワーキングメモリの集約、長期のコンソリデーション（固定化）、メモリ駆動型の検索、動的なフュージョン（統合）キャリブレーション、そして継続的な更新を中心にパイプラインを構成する。
- 実験では、比較対象システムに比べて、ベンチマークおよび事業に即した状況のいずれにおいても一貫した改善が報告されており、特にモダリティがノイズを含む、または欠落する場合に頑健性の向上が顕著である。
- 本研究は、永続的な情動メモリと長期依存関係のモデリングを、デプロイに適した継続的なマルチモーダル情動知能へ向けた実用上の次のステップとして位置付けている。
