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研究与基准
Hindsight 在 LongMemEval 上取得 94.6% 的综合得分。实时、持续更新的结果（包括各模型的准确率、延迟与成本）发布在基准看板；方法与实验细节见论文。
基准数据已由弗吉尼亚理工 Sanghani 人工智能与数据分析中心以及《华盛顿邮报》的研究合作方独立复现；其余分数由各家软件厂商自行上报。
贡献
贡献指南见仓库中的 CONTRIBUTING.md。有问题或建议，先到 Slack 聊一聊，或开一个 GitHub Issue。
许可证
MIT 许可，详见仓库中的 LICENSE。由 Vectorize.io 构建。