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ConvMem：面向长上下文推理的卷积记忆
论文提出 ConvMem，一种无需训练、高度可并行的长上下文推理框架，将长文本推理重构为分层卷积。它把带查询提示的 LLM 视为卷积核，分层摘要文本片段，将推理路径从线性链缩短为对数树，并引入可配置步长、跳跃连接与多核卷积以增强证据捕获与语义分解。在 RULER-HotpotQA 与 RULER-…
arXiv cs.AI53 天前
#卷积
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论文提出 ConvMem，一种无需训练、高度可并行的长上下文推理框架，将长文本推理重构为分层卷积。它把带查询提示的 LLM 视为卷积核，分层摘要文本片段，将推理路径从线性链缩短为对数树，并引入可配置步长、跳跃连接与多核卷积以增强证据捕获与语义分解。在 RULER-HotpotQA 与 RULER-…