MemCryst 框架发布：双向记忆-技能学习实现终身上下文适应
原文标题：Lifelong Context Adaptation through Bidirectional Memory-Skill Learning
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arXiv 论文提出 MemCryst 框架，通过记忆与技能的双向学习，让冻结语言模型的 LLM 智能体在有限上下文窗口内实现终身上下文适应。记忆中的重复情节支撑技能创建与修订，技能引导的交互又产生新记忆。在涵盖具身控制、长文档阅读、对话、数学与代码的十项设置中，MemCryst 在七项对比中领先；ALFWorld 上联合服务成功率 63.17%，高于纯记忆的 59.83% 与纯技能的 50.50%。代码已开源。
- 问题
- 终身学习的 LLM 智能体要在有限上下文窗口内持续从交互历史中学习。
- 方法
- 冻结语言模型，让记忆中的重复情节驱动技能创建与修订，技能引导的交互再反哺记忆，形成双向循环。
- 结果
- 十项设置中七项领先；ALFWorld 联合服务成功率 63.17%，高于纯记忆 59.83% 与纯技能 50.50%。
- 影响
- 为长周期智能体提供记忆与技能协同的现成开源方案，可直接替换单一记忆或单一技能库。
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