Вы будете смеяться, то над чем годами бьются серьёзные инженеры по памяти, внезапно сделали непрофессионалы 😁
А точнее актриса Милла Йовович и её друг Бен Сигман за несколько месяцев создали MemPalace - систему долгосрочной памяти для ИИ с помощью Claude Code.
Они не стали изобретать очередной сложный нейронный граф или RAG. Вместо этого взяли древнегреческую технику Method of Loci и превратили её в виртуальную архитектуру, где организуются все ваши разговоры с ИИ.
Что получилось в итоге:
- ИИ сразу знает тебя (семья, проекты, предпочтения) ещё до первого сообщения.
- Память структурирована, а не лежит плоским списком.
- Всё работает локально на твоей машине без облака, без API-ключей и без подписки.
- Полностью open-source под MIT-лицензией.
По бенчмаркам (из их BENCHMARKS.md):
- LongMemEval R@5: 96.6% в полностью локальном режиме. С reranking через Claude Haiku поднимается до 100%.
Но здесь используется метрика recall_any@5, а не официальная recall_all@5. Тестировали на упрощённой версии датасета (Small, ~40 сессий).
- LoCoMo R@10: 60.3% в raw-режиме - это средний результат по нынешним меркам (многие системы показывают 65–85%, топовые выше).
В целом проект интересен своей идеей дворца памяти, локальностью и компактным сжатием контекста.
Это яркий пример того, как в 2026 году барьеры в ИИ рухнули: актриса + Claude + древние греки обошли команды профессионалов.
А точнее актриса Милла Йовович и её друг Бен Сигман за несколько месяцев создали MemPalace - систему долгосрочной памяти для ИИ с помощью Claude Code.
Они не стали изобретать очередной сложный нейронный граф или RAG. Вместо этого взяли древнегреческую технику Method of Loci и превратили её в виртуальную архитектуру, где организуются все ваши разговоры с ИИ.
Что получилось в итоге:
- ИИ сразу знает тебя (семья, проекты, предпочтения) ещё до первого сообщения.
- Память структурирована, а не лежит плоским списком.
- Всё работает локально на твоей машине без облака, без API-ключей и без подписки.
- Полностью open-source под MIT-лицензией.
По бенчмаркам (из их BENCHMARKS.md):
- LongMemEval R@5: 96.6% в полностью локальном режиме. С reranking через Claude Haiku поднимается до 100%.
Но здесь используется метрика recall_any@5, а не официальная recall_all@5. Тестировали на упрощённой версии датасета (Small, ~40 сессий).
- LoCoMo R@10: 60.3% в raw-режиме - это средний результат по нынешним меркам (многие системы показывают 65–85%, топовые выше).
В целом проект интересен своей идеей дворца памяти, локальностью и компактным сжатием контекста.
Это яркий пример того, как в 2026 году барьеры в ИИ рухнули: актриса + Claude + древние греки обошли команды профессионалов.