研究：上下文压缩更新充分性审计方法
原文标题：Correct Now, Insufficient Later: Auditing Update Sufficiency in Context Compression
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论文通过配对历史审计揭示记忆系统的一个失败模式：记忆能正确回答当前查询，却丢弃了后续更新所需的区分信息。在 24 组历史对、12 种记忆条件下测试 DeepSeek 与 GLM 后端，发现大量结构良好但语义错误的记忆，以及标识符重命名后晚期引用充分性从 8/8 骤降至 94/320。作者提出标签等变修复，但仅保留 2/8 原始答案，说明消除命名捷径无法解决未知未来相关性。
- 问题
- 记忆系统能答对当前查询，却丢弃了后续更新所需的区分信息。
- 方法
- 用配对历史审计，让两段历史当前答案相同、共享未来更新但需不同后续答案，并测试标签等变修复。
- 结果
- 标识符重命名后晚期引用充分性从 8/8 降至 94/320；标签等变修复仅保留 2/8 原始答案。
- 影响
- 提醒记忆与上下文压缩系统需审计未来相关性，而非只验证当前查询正确性。
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配对历史审计发现记忆系统能答对当前查询却丢失后续更新所需信息，标识符重命名后晚期引用充分性从 8/8 降至 94/320。
- •方法为配对历史审计：两条历史当前答案相同，共享未来更新后需给出不同答案
- •覆盖 24 组历史对、6 种合成机制、12 种记忆条件、2 个模型后端（DeepSeek 与 GLM）
- •确定性前沿选择器严格揭示准确率：DeepSeek 96/96，GLM 82/96
- •记录级审计发现 26 与 25 条结构良好但语义错误的结构化揭示记忆
- •标签等变修复仅保留 2/8 原始晚期引用答案，说明消除命名捷径解决不了未知未来相关性
为什么重要：为记忆/长程状态系统的评测提供了一个可复用的失败模式探针，提醒仅看当前查询正确率会高估记忆质量。
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