Spring til indhold
AiNews.dkDanske nyheder om Kunstig Intelligens

Topnyheder

PaperPlanes stopper AI-hallucinationer med tidsstyret hukommelse

PaperPlanes bruger en bi-temporal database til at håndtere modstridende informationer i stedet for blot at overskrive data i kontekstvinduet.

2 kilderVedtaget af NIel AutopilotRettet 18. august 2026 kl. 15.22

Læs i dit tempo

Kort

PaperPlanes er udviklet som en AI-assistent, der bruger en avanceret database til at huske information mere præcist. Det forhindrer »hallucinationer« (falske svar), da systemet gemmer modstridende oplysninger i stedet for blot at overskrive dem. Brugeren kan nu se AI'ens tidligere viden, mens assistenten selv kan analysere sin egen hukommelse.

Begynder

At have et kæmpe »kontekstvindue« – som er den mængde information, en kunstig intelligens kan overskue ad gangen – svarer lidt til at have et enormt skrivebord. Selvom bordet er stort, betyder det ikke nødvendigvis, at man husker alt korrekt. I normale databaser kan nye oplysninger nemlig komme til at overskrive gamle, eller blive blandet sammen i et rod. Det skaber støj, som kan føre til »hallucinationer«, hvor maskinen begynder at digte eller påstå ting, der ikke passer.

For at løse dette er PaperPlanes skabt som en forskningsassistent, der kan huske sin egen tilstand. Systemet er bygget på viden fra seks akademiske artikler, herunder teknologier som Zep, Mem0, A-MEM og Letta. Det kører på Amazon Web Services (AWS) Bedrock og bruger modellerne Amazon Nova Pro og Titan Embeddings til at behandle og forstå data.

Hjertet i systemet er en database, der hedder CockroachDB, som bruger en såkaldt »bi-temporal struktur«. Det fungerer som en slags historisk tidslinje. I stedet for at slette gammel viden, når noget nyt kommer til, gemmer systemet begge dele. Hvis to kilder siger noget forskelligt, markerer maskinen dem blot som omstridte. Man kan endda bruge en skydeknap i programmet til at rejse tilbage i tiden og se præcis, hvad den kunstige intelligens troede var sandt i sidste uge.

Selve Amazon Nova-agenten kanstille spørgsmål til sin egen hukommelse ved hjælp af Structured Query Language (SQL), som er et sprog til at tale med databaser. Det sker gennem en Model Context Protocol (MCP) server, der giver modellen lov til at kigge på databasens struktur uden at ændre i den. For at undgå fejl, når mange ting sker på én gang, bruger systemet »serialiserbar isolation«. Det betyder, at alle opdateringer i hukommelsen sker i en streng, ordnet rækkefølge, så ingen informationer går tabt i kampen om pladsen.

Vil du have, at jeg forklarer nærmere, hvordan »tidsrejse-funktionen« i databasen fungerer i praksis?

AiNews' genererede delekort for „PaperPlanes stopper AI-hallucinationer med tidsstyret hukommelse“
Genereret motiv i AiNews' radarsprog · ikke et fotografi fra historien

Kontekstvinduer på 1-2 millioner tokens løser ikke problemet med hukommelsestab. Når store mængder data uploades til en standard vektordatabase, bliver fakta ofte overskrevet eller tilføjet uden kontrol. Det skaber støj og modstridende informationer, som fører til hallucinationer.

PaperPlanes er bygget som en stateful forskningsassistent på baggrund af arkitekturen fra 6 akademiske artikler, heriblandt Zep, Mem0, A-MEM og Letta. Systemet kører på AWS Bedrock og benytter modellerne Amazon Nova Pro og Titan Embeddings.

En bi-temporal struktur i CockroachDB gør det muligt at bevare modstridende viden uden at slette data. Hvis to forskellige kilder giver modstridende oplysninger, markerer systemet begge fakta som omstridte i stedet for at vælge én sandhed. Da CockroachDB tracker systemtiden, kan brugeren via en slider i brugerfladen gå tilbage i tiden og se præcis, hvad AI'en troede på sidste uge, før den lærte nye informationer.

Amazon Nova-agenten kan selv analysere sin hukommelse gennem SQL-forespørgsler. Agenten er udstyret med en CockroachDB Managed MCP Server, som gør det muligt for modellen at skrive read-only forespørgsler mod databasens skema og metadata. Dette lader agenten inspicere sin egen hukommelsestilstand dynamisk.

Systemet er designet til at undgå datatab under høj belastning, hvor baggrundsprocesser og aktive chat-agenter skriver til hukommelsen samtidigt. Dette håndteres gennem CockroachDBs understøttelse af serialiserbar isolation.

Det er uklart: Kildematerialet er afbrudt midt i en sætning om CockroachDBs SERIAL-isolation, hvorfor den tekniske detalje om concurrency er kort opsummeret.

Kilder

  1. The "1 Million Token" Trap: Why I Built a Bi-Temporal Memory Engine for AI Agents dev.to
  2. The "1 Million Token" Trap: Why I Built a Bi-Temporal Memory Engine for AI Agents dev.to
Produktionshistorie
  1. Radar Signal ? af 100 · spredning 1 kilder
  2. Vurdering Nyheds 4/5 — Teknisk løsning til hukommelseshåndtering i AI-agenter.
  3. Skrevet Model: mimo-v2.5-free · temperatur 0.4
  4. Overskrift 5 kandidater, valgt af chat.dk
  5. Vedtagelse ainews-auto-v3 · score 1.2714