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Fortunate Recall:面向 LLM 持久一致性的本体驱动记忆生命周期管理
论文提出 Fortunate Recall 策略层,将个人事实按 10+1 行为本体分类并施加差异化生命周期策略,解决 LLM 记忆无界增长与检索精度下降问题。其实现 FR-Bank 在 LifecycleBench 上通过率 76.9%,领先 Mem0、A-MEM 等基线,并将幻觉率从 Mem0…
arXiv cs.AI53 天前
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论文提出 Fortunate Recall 策略层,将个人事实按 10+1 行为本体分类并施加差异化生命周期策略,解决 LLM 记忆无界增长与检索精度下降问题。其实现 FR-Bank 在 LifecycleBench 上通过率 76.9%,领先 Mem0、A-MEM 等基线,并将幻觉率从 Mem0…
开源工具 schema-guard 通过在仓库中保存真实表结构快照,在 AI 代理生成的 SQL 执行前进行校验,拦截不存在的列名并给出修正建议。它解决了编码代理依据过时 README 或命名习惯臆造列名、导致 CI 或生产环境报错的问题。工具支持 dbt、DuckDB、BigQuery、Snow…
SQLazy 提出一种新范式:让 AI 只负责把自然语言需求拆解成一步步的逻辑工作流,最终 SQL 由编译器而非大模型生成,从而杜绝幻觉。生成的 SQL 可审计、可跨数据库方言复用,并支持逐步执行查看中间结果。项目示例采用 MIT 许可,应用本身为专有软件。
论文推出BioPhys-Bridge基准,用于生物物理文献中基于证据的科学推理,每个案例含证据块、稳定证据ID、定量值、单位、方程、假设与机制。首版含500个案例、1517个智能体任务,覆盖六个生物领域与九个物理模型族,初步评测中DeepSeek-V4-Flash证据ID F1最高(0.360)。