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title: HippoMM: Hippocampal-inspired Multimodal Memory for Long Audiovisual Event Understanding arXiv: 2504.10739 date: 2025-04-14 tags: [agent-memory, multimodal-memory, episodic-memory, cognitive-modeling] reviewer: auto source: arXiv API

HippoMM: Hippocampal-inspired Multimodal Memory for Long Audiovisual Event Understanding

摘要

理解长时 audiovisual 体验对计算系统仍是挑战，特别是与人类情景记忆相关的时间整合和跨模态关联。本文提出 HippoMM，一个受海马体启发的多模态记忆计算认知架构。HippoMM 不依赖规模扩展或架构复杂化，而是实现了三个集成组件：(i) 情景分割根据 audiovisual 输入变化切分视频；(ii) 记忆编码在分割片段上建立跨模态联合表征；(iii) 顺序上下文建模捕获事件的时间流。

核心贡献

  1. 海马体启发的多模态记忆：将神经科学的记忆机制映射为计算架构
  2. 情景分割机制：自动检测 audiovisual 输入变化切分记忆单元
  3. 跨模态联合编码：统一表示视觉和音频信息的记忆编码器
  4. 时序上下文建模：捕获事件的时间先后和因果关系
  5. 无需超大规模模型：在合理规模模型上实现长时理解

技术方法

情景分割 (Episodic Segmentation)

  • 检测 audiovisual 信号的显著变化点
  • 将连续体验切分为语义连贯的记忆片段
  • 类似海马体的"事件分割"机制

跨模态记忆编码

  • 将视频帧和对应音频编码为联合表征
  • 保留关键视觉细节和音频事件
  • 支持跨模态检索（用音频检索对应视觉记忆）

时序上下文建模

  • 建立记忆片段之间的时间关系
  • 支持时序推理（"A 事件发生在 B 之前"）
  • 捕获因果关联（"因为 X 所以 Y"）

为什么重要

HippoMM 是"认知神经科学→Agent 记忆系统"桥梁的出色示例。海马体是人类情景记忆的关键结构，其计算机制（如情景分割、位置细胞）为 Agent 记忆系统提供了有生物学依据的设计原则。这对构建"像人一样记忆"的 Agent 有重要启发。

与移动端/端侧相关性

  1. AR/VR 记忆：记录和回忆用户的沉浸式体验
  2. 可穿戴设备：处理连续的 audiovisual 输入流
  3. 智能相机：长时视频的自动情景分割和记忆构建
  4. 认知辅助：为认知障碍用户提供记忆辅助

参考文献

  • Yueqian Lin, Jingyang Zhang, Qinsi Wang, Hancheng Ye. "HippoMM: Hippocampal-inspired Multimodal Memory for Long Audiovisual Event Understanding." arXiv:2504.10739, 2025.