马修·麦康纳在两个月前的乔·罗根节目中描述了他想要的人工智能：一个仅基于他自己写作和经历训练的私人模型。我实现了这个想法，并增加了基于结果的学习。
在130个对抗场景中设计的查询，使得语义上与坏建议的匹配程度优于好建议：
→ 普通向量搜索：正确率0-3%
→ Roampal：正确率100%
效率：减少63%的标记 — 检索到1个结果验证的结果，而RAG的前3个语义匹配结果。
核心机制
• 用户/AI标记结果 → 成功 +0.2，失败 -0.3（从对话中显式或自动检测）
• 新记忆：70% 嵌入 / 30% 结果分数
```
经过验证的记忆（使用5次以上）：40% 嵌入 / 60% 结果分数
```
• 随着时间的推移，“听起来对”的结果会被降级，而“实际上有效”的结果会被升级。
与Mem0/Zep的主要区别
它们根据相关性/一致性进行更新，而Roampal则根据实际结果进行更新。
可重复的结果（存储库中的JSON）：
```
普通向量 Roampal
```
金融（100） 0% 100%
编码（30） 3.3% 100% ← p=0.001，Cohen’s d=7.49
学习曲线：随着记忆的积累，准确率从58%提升至93%（p=0.005，d=13.4）
我不是程序员 — 拥有心理学学位、MBA，日常工作管理650万美元的合同。经过九个月的夜晚和周末，只使用Cursor、Claude和复制粘贴。
100% 本地 · 离线运行于Ollama、LM Studio或Claude Desktop · MIT许可证 · 无遥测 · 无需注册
GitHub（完整基准 + 所有130个对抗场景）：
[https://github.com/roampal-ai/roampal](https://github.com/roampal-ai/roampal)
网站 + 演示视频：
[https://roampal.ai](https://roampal.ai)
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大家好，
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我制作了一个以移动演示为中心的着陆页，专注于专业项目，但老实说，我主要的使用场景是通过手机在 Twitch 上直播基于浏览器的游戏。