综述：大模型长上下文的选择性记忆压缩
原文标题：From Long Context to Selective Memory:A Survey of Memory-Centric Compression for Large Language Models
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该综述将长上下文压缩重新定义为推理时的内存管理问题，区分参与计算的活跃内存与可存储检索的非活跃内存。文章把写入、卸载、召回、淘汰、遗忘等操作建模为信息生命周期中的状态转换，并提出统一成本模型。作者认为核心挑战在于决定哪些信息、何时、以何种形式参与昂贵推理。
- 问题
- 长上下文推理受算力、存储与信息选择压力制约，现有压缩、KV缓存、检索、智能体记忆研究彼此割裂。
- 方法
- 把长上下文压缩重构为推理时内存管理，区分活跃/非活跃内存，将写入、卸载、召回、淘汰、遗忘等建模为信息生命周期状态转换并统一成本模型。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为长上下文与智能体记忆提供统一设计语言，工程上可据此权衡哪些信息何时以何形式进入昂贵推理。
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