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TrawMem：将智能体记忆重构为任务导向角色自适应工作区
论文指出仅按查询相关性检索记忆无法刻画记忆在任务中的角色，提出 TrawMem，将交互历史组织为局部线程，并按任务角色分配与联合选择互补记忆构建工作区。在 LoCoMo 与 MemGallery 上 macro-F1 提升 2.23–3.14 点，同时减少约 5%–13% 上下文 token。
arXiv NLP4 天前
#上下文压缩
共 11 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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arXiv 论文提出 Boa Compressor，基于 Mamba 的线性时间上下文压缩
论文提出 Boa Compressor，基于 Mamba 状态空间模型的即插即用在线上下文压缩器，单次线性时间编码任意长度上下文，并通过蒸馏训练对齐完整上下文下的 token 分布。同等压缩率下性能持平或超过现有离线压缩基线，速度提升一个数量级，可支持 16 倍激进压缩。
arXiv NLP5 天前
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论文发现长程智能体基准对上下文压缩高度友好
研究在 OpenCode 框架内实现五种上下文压缩策略，用三个前沿模型在三个长程基准上评测。结果显示 1M 上下文模型性能几乎不受压缩阈值影响，且没有压缩方法优于默认自摘要；但压缩会静默丢失任务约束，ProgramBench 首次摘要即平均丢弃约三分之一反作弊规则。
arXiv cs.LG6 天前
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综述：大模型长上下文的选择性记忆压缩
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。
arXiv NLP16 天前
★ 3
SJC：长程智能体上下文压缩的来源判定方法
研究指出长程智能体的压缩摘要混入了压缩器自身的推理，导致智能体无法区分事实与推断，83% 的失败运行可追溯到无环境依据的摘要条目。作者提出免训练的 Source-Judged Compaction，用非生成式判定模型 Jev 为每条摘要打分并剔除无来源条目。在 AppWorld 与 OfficeB…
arXiv NLP16 天前
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SELFCOMPACT：让语言模型智能体自行决定上下文压缩
论文提出 SELFCOMPACT，让模型自己决定何时以及如何压缩上下文，而非按固定 token 阈值触发。该方法通过压缩工具对累积的思维链与工具调用轨迹做摘要，避免在推导或搜索中途丢弃部分结果。
Apple Machine Learning Research21 天前
★ 3
REMORY 提出残差记忆网络，压缩长程智能体上下文
arXiv 论文提出 REMORY，一种神经记忆网络，在文本摘要之外附加有界的软记忆 token，帮助冻结的 LLM 逼近使用完整历史时的续写效果。在 SummHay 上，REMORY 仅用 5.2% 的输入位置就接近全上下文联合得分，并提升来源归因能力。在长程智能体基准上，Qwen3.8-27B…
arXiv NLP23 天前
★ 3
研究：上下文压缩更新充分性审计方法
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…
arXiv cs.LG44 天前
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My Shell 发布 Vim 风格 LLM 终端工具，宣称省 90% API 成本
开发者推出 Vim 风格、终端优先的 LLM 工具 My Shell，通过更小上下文窗口、客户端压缩与工具压缩，将单次任务 token 消耗控制在 2 万至 8 万而非 35 万以上。早期测试者称 API 成本节省超 90%，并支持子智能体与多线程池。
Hacker News – LLM26 天前
★ 2
HasMem：面向长期 LLM 智能体的自适应软化记忆
论文提出 HasMem，通过冻结硬提示嵌入作为可验证初始状态，并用控制器调节记忆宽度、Writer 重编码、Reader 与 Global 做读出适配，实现长期智能体的记忆压缩与复用。在 MSC 与 LongMemEval-S 上词法 F1 显著提升，但 F1 增益伴随精确匹配下降。
arXiv cs.AI34 天前
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开发者提出 JDA-Zip 协议：面向 LLM 上下文的语义压缩
一位非资深工程师借助 AI 完善了名为 JDA-Zip Protocol 的概念设计，主张以语义而非字符压缩 LLM 上下文，通过超轻量传输与本地锚点系统缓解带宽与内存压力。目前仅为概念文档，尚无代码实现。
Hacker News – LLM6 天前