All-in-One Memory：过程奖励强化学习优化记忆智能体
原文标题：All-in-One Memory: Process-Rewarded Reinforcement Learning for Memory Agents
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论文提出 AiO-Mem，将检索、记忆写入与停止决策统一到共享证据状态上的转移过程，并在统一奖励空间中评估每个动作的语义质量。方法用轨迹条件过程奖励模型打分，并通过 Process-Aligned DAPO 优化记忆策略。在长上下文记忆基准上持续提升答案准确率。
- 问题
- 现有记忆方法分别优化检索与记忆构建，缺少统一奖励空间评估搜索、写入与停止。
- 方法
- 将记忆操作建模为共享证据状态上的转移，用轨迹条件过程奖励模型打分，并以 PA-DAPO 优化策略。
- 结果
- 在长上下文记忆基准上持续提升答案准确率；未给出具体数值。
- 影响
- 把过程奖励 RL 引入记忆智能体，为长上下文检索与记忆策略统一优化提供新范式。
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AiO-Mem 把检索、写入与停止统一到共享证据状态，用过程奖励 RL 优化记忆策略。
- •将检索、记忆写入与停止决策组织为共享证据状态上的转移，并在统一奖励空间评估每个动作语义质量。
- •把异构历史编译为可溯源的多视图事件，作为检索与记忆写入的共享基底。
- •用轨迹条件过程奖励模型打分，经证据监督微调与轨迹级 DPO 训练，再由 PA-DAPO 优化记忆策略。
- •在长上下文记忆基准上，持续优于静态记忆系统与 RL 训练的记忆智能体。
为什么重要：现有记忆方法分开优化检索与构建、缺乏统一奖励，AiO-Mem 把搜索、写入、停止放进同一奖励空间，对做长上下文记忆智能体的团队有参考价值。
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