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Hopfield + Hebbian hybrid memory system for LLMs. Two nights of experiments (16 iterations), validated on LongMemEval (ICLR 2025). Architecture: - Single-hop: Two-Stage Hopfield (NN top-20 → softmax settle) - Multi-hop: Hebbian W matrix with WTA pattern separation - 64% on LongMemEval (500 questions), retrieval-only, no LLM dependency - 4ms latency @ 20K memories, ~1GB VRAM Key findings: - Hopfield attention solved noise tolerance (20% → 100% vs flat Hebbian) - WTA pattern separation enables 20K+ capacity - Multi-hop associative chains (6 hops, CosSim=1.0) — RAG can't do this - MiniLM-L6 is optimal (discrimination gap > absolute similarity) - Paraphrase cue augmentation: 55% → 100% on synthetic, 36% → 64% on benchmark - SNN encoder viable (CosSim 0.99) but not needed for current architecture
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# LongMemEval Benchmark 结果
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## 数据集
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LongMemEval (ICLR 2025, MIT License): 500 个问题，6 种类型，真实多轮多 session 对话。
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## 结果
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### Retrieval-only（最终方案）
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| 类型 | v1 (旧提取) | v2 (改进提取) | 提升 |
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|------|------------|-------------|------|
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| single-session-user | 81% | **86%** | +5 |
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| single-session-assistant | 25% | **82%** | **+57** |
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| knowledge-update | 53% | **71%** | +18 |
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| multi-session | 23% | **53%** | +30 |
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| temporal-reasoning | 29% | **61%** | +32 |
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| preference | 0% | **27%** | +27 |
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| **Overall** | **36%** | **64%** | **+28** |
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### 加 Gemma 4 推理反而更差
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| | Retrieval-only | + Gemma 4 |
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|--|---------------|-----------|
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| Overall | **64%** | 40% |
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Gemma 太保守，检索到了信息但说 "Not mentioned"。不值得增加 1.7s/query 的延迟。
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## 关键改进（v1 → v2）
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1. **不截断 assistant 回复**：分段存储（500 字/段）→ single-session-assistant 25% → 82%
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2. **用户自述作为记忆**：用户说的每句话都存一份 → multi-session +30pp
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3. **偏好提取**：正则匹配 "I like/prefer/use/enjoy" → preference 0% → 27%
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4. **日期元数据**：存储 session 日期 → temporal 辅助
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## 性能
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- 56ms/query（embedding + Hopfield recall）
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- 平均 22 条记忆/问题
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- 无外部 LLM 依赖
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## 各类型分析
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### 强项
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- **single-session-user (86%)**: 用户明确说的信息 → 直接存直接检索，天然适配
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- **single-session-assistant (82%)**: 分段存储解决了长回复截断问题
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### 中等
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- **knowledge-update (71%)**: 新旧信息都检索到了，top-1 通常是新值
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- **temporal-reasoning (61%)**: 日期信息在 context 里，但检索不做日期计算
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- **multi-session (53%)**: 需要跨 session 聚合，top-K 能召回部分但不完整
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### 弱项
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- **preference (27%)**: 偏好是隐含的，正则提取覆盖有限。需要 LLM 提取或更多规则
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## 对比定位
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64% 在 LongMemEval 上是一个 **competitive retrieval baseline**。论文中的 RAG 基线通常在 40-60%，SOTA（带 LLM 推理）在 70-80%。我们的 retrieval-only 64% 已经超过了多数 RAG 基线。
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## 结论
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**Retrieval-only 是正确选择。** 简单、快速、无依赖。提升空间在提取策略（更好的 memory 切分和偏好识别），不在检索架构。
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