LifeFuse-Mem：面向长期记忆的生命周期感知状态融合
原文标题：LifeFuse-Mem: Lifecycle-Aware State Fusion Against Temporary Overwriting for Long-Term Memory
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论文研究长期运行的 LLM 智能体记忆机制，指出临时信息覆盖持久知识会导致行为漂移。提出 LifeFuse-Mem 生命周期感知神经记忆框架，用专用记忆组件与生命周期感知更新，让稳定与瞬态知识各自演化。在受控抗覆盖基准上提升保留率、减少临时覆盖，在两个公开长期记忆基准上保持竞争力。
- 问题
- 长期运行LLM智能体中临时信息覆盖持久知识，导致行为漂移。
- 方法
- 生命周期感知神经记忆框架，用专用记忆组件与生命周期更新让稳定与瞬态知识各自演化。
- 结果
- 受控抗覆盖基准提升保留率、减少临时覆盖，两个公开长期记忆基准保持竞争力
- 影响
- 为持久化智能体记忆设计提供显式生命周期信号，缓解长期漂移。
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