MEMENTO 长上下文智能体

论文表明无需修改权重，仅通过输入空间干预即可恢复模型编辑前的知识，提出提示空间机制 Memento，学习可复用的恢复信号引导被编辑模型回到编辑前回答。在三个 LLM 与五种编辑技术上恢复 80.07% 的编辑事实，相对基线提升 9.58%，提示编辑可能只是压制而非消除知识。

研究提出 MEMENTO，在 Qwen3-8B 上通过合成轨迹微调加强化学习训练上下文压缩式笔记能力。在最长 250 万 token 的书籍问答上，其准确率从 36.9% 提升到 67.8%，上下文始终不超过 2 万 token，成本远低于 GPT-5.5 与 GLM-5.3 智能体。