AI最前沿 88Z.ai 11 月 13 日消息，Looki发布自研多模态模型系列Loom，专注第一视角生活理解与长期记忆。该系列包含Loom Sense、Loom Moment和Loom Memory，旨在优化连续感知、事件分割及跨时间记忆调用，显著降低推理成本并提升处理效率，将碎片化观测转化为可追溯的个人上下文。
消息要点
- Loom系列打通感知到记忆链路，降低推理成本约94%
- Loom Moment分割优于开源模型，Memory综合得分79分
要点
Looki正式推出自研多模态模型系列Loom，核心面向第一视角的生活理解与长期记忆构建。该模型打通了从连续感知、经历组织到跨时间记忆调用的完整链路，致力于将碎片化的观测数据编织成可理解且可追溯的个人上下文。 在具体性能上，Loom Sense的事件判断F1得分达到88.6，单窗口处理耗时仅0.51秒，推理成本大幅降低约94%。Loom Moment在分割表现上优于开源模型，证据归因更加准确。Loom Memory综合得分为79分，信息处理量占比分别为14.5%和30.5%，展现了高效的信息处理能力。
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