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研究提出 ETAMem 多视图记忆框架提升长期对话智能体表现
论文针对长期记忆中的信息纠缠与组织失配问题，提出 ETAMem 多视图记忆框架：解析原子记忆单元并识别情感信息，组织为事件、情感、时间三个层级视图，用熵基检索按查询分配预算。在 LoCoMo 与 LongMemEval-S 上相对准确率分别提升 12.46% 与 7.96%。
arXiv NLP5 天前
#对话智能体
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PreCoMem 框架发布：用预测编码为长期对话智能体做记忆整合
论文提出 PreCoMem，将用户记忆表示为置信度加权的信念，用「有效惊讶度」区分瞬时噪声与真实信念漂移。系统通过 MAINTAIN/PROFILE/CORRECT 三档门控更新记忆，在 LoCoMo、LongMemEval-S、PersonaMem-v2 上取得最优准确率，并开源代码。
arXiv cs.AI11 天前
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MADS：多智能体对话模拟提升对话智能体鲁棒性
研究人员提出 MADS（多智能体对话模拟），一种合成数据生成流水线，可注入对抗性对话并生成结构化、多样化的对话轨迹，覆盖真实场景中的失败路径。基于 MADS 构建了 MADS-Bench 基准，涵盖六个领域、55 种人格和 1095 段对话，其中约 66% 包含易失败场景。研究采用监督微调（SFT…
arXiv NLP21 天前
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CogMem：面向长期对话的可演化认知记忆架构
研究者提出 CogMem，一种基于 PEC²F（人物-事件-概念-主张-事实）图模式的认知记忆架构，用于长期对话智能体。它通过 Claim 节点保留主观陈述的来源与对象，将对话轮次增量转为带来源信息的图记录并整合为高层事实，检索时由 LLM 意图解析驱动的规则控制器组合锚定、遍历、交集与证据落地四…
arXiv NLP24 天前