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Steward 多智能体投资系统：五个月实盘将 24.6% 回撤压至 0.3%
论文提出 Steward，一个把自我演化边界写进类型系统的多智能体 LLM 投资系统，含九类角色智能体、七层共享记忆与不可自改的不变内核。五个月实盘（102 个交易日、1632 次 LLM 调用）中把 24.6% 的板块回撤控制为 0.3% 亏损，且未执行任何注入指令。回放显示单一模型在同样数据上…
arXiv cs.AI10 天前
#记忆机制
共 21 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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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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M-Plan：融合长短期记忆的 LLM 智能体规划框架
论文提出 M-Plan 闭环多智能体框架，整合长期与短期记忆，通过全局-局部、过去-当前双重引导提升多轮任务表现，并保持即插即用设计。在 ALFWorld、Webshop、PDDL 等任务上，M-Plan 在准确率与效率上均优于多个基线方法。
arXiv cs.AI12 天前
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MemT 1.0 发布：从模型层为 Transformer 原生加入记忆
MemT 1.0 从模型层补上「记忆」能力，将记忆机制原生集成进 Transformer 架构。该工作被视为 RSI 方向的关键拼图之一，指向模型持续学习与长期记忆能力。
量子位12 天前
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Kairos 实验：三个 LLM 评审无法分辨 AI 智能体的真实与伪造记忆
Kairos 实验让三个 LLM 评审区分 AI 智能体的真实记忆与伪造记忆，结果均未能可靠辨别。该结果对依赖 LLM 做记忆校验与智能体审计的方案提出质疑，说明当前评审模型在记忆真伪判断上存在明显盲区。
Hacker News – LLM15 天前
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研究提出 Agent 可控遗忘机制降低工具调用上下文成本
论文研究智能体可控遗忘：模型选择已观察的工具结果，用简短笔记替换并保留可恢复归档。在 OpenTelemetry 调试案例中，提示 token 从 912,492 降至 231,951，成本从约 4.38 美元降至 1.28-1.44 美元，但请求次数更多、耗时增加 17%。
arXiv cs.AI24 天前
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MACE：自适应记忆图的多智能体协同进化
论文提出 MACE 记忆-智能体协同进化框架，通过执行反馈自适应调整记忆组织与智能体记忆使用方式。其 MemGoG 结构将功能单元表示为条件、动作与输出的子图，并以支持、冲突、修复关系连接；MACE Loop 在记忆预算内选择任务相关单元与关系，并按指令或清单格式呈现。在八个基准上平均得分 81.…
arXiv cs.LG42 天前
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DiscernMem：多智能体记忆精炼与使用时机框架
研究者提出 DiscernMem，一个免训练框架，用于提升 LLM 多智能体系统的记忆质量与使用判断。其中缺陷感知记忆精炼（DMR）诊断并修复记忆规则缺陷，边界学习元记忆（BLM）学习何时该用或避开某条记忆。在 Qwen3-4B-Instruct-2507 上于 AutoGen、CAMEL、Mac…
arXiv cs.AI5 天前
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MemCryst 框架发布：双向记忆-技能学习实现终身上下文适应
arXiv 论文提出 MemCryst 框架，通过记忆与技能的双向学习，让冻结语言模型的 LLM 智能体在有限上下文窗口内实现终身上下文适应。记忆中的重复情节支撑技能创建与修订，技能引导的交互又产生新记忆。在涵盖具身控制、长文档阅读、对话、数学与代码的十项设置中，MemCryst 在七项对比中领先…
arXiv cs.AI7 天前
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MemPlan 发布：记忆条件化 PDDL 规划提升文本环境智能体
研究者提出 MemPlan，一个面向部分可观测文本环境的记忆条件化 PDDL 规划框架，用正负记忆分别引导候选假设与排除已被证伪的假设。在 TextWorld、ALFWorld、Robotouille 上，MemPlan 相比纯语言与 PDDL 基线提升任务完成率与步数效率，并大幅降低在线 tok…
arXiv NLP10 天前
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研究评估记忆受限用户模拟器的重复与干扰效应
研究评估记忆受限的用户模拟器是否对人类信息保持的两个因素——事实重复与竞争信息干扰——敏感。发现部分模拟器整体准确率接近人类并复现了效应幅度，但在具体问题上无一匹配人类准确率：人类会记错事实，模型则直接遗忘，导致不同错误模式。团队将数据发布为挑战基准。
arXiv NLP13 天前
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arXiv：损失曲率作为扩散模型记忆的无采样代理指标
论文从模型级与样本级两个视角研究扩散模型记忆训练数据的机制，发现输入损失曲率（训练损失 Hessian 的 Frobenius 范数）可有效量化两者。作者提出扩散模型的反事实记忆定义，并证明其由留一模型的输入曲率控制，建立局部损失景观与生成可能性的理论联系。
arXiv cs.LG18 天前
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观点：Agent不需要记忆而需要文档
一篇讨论文章提出，AI Agent真正需要的不是记忆机制，而是良好的文档。该观点在Hacker News引发热议，获得81分、55条评论，围绕智能体知识管理展开辩论。
Hacker News29 天前
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NeurDuo-EEG：带持久状态与显式记忆的长序列脑电基础模型
多数脑电基础模型独立处理固定窗口，难以捕捉毫秒到小时级的长时程动态。论文提出 NeurDuo-EEG，一种带通道级持久记忆的因果 EEG 基础模型，引入多时间尺度记忆管理与学习式巩固、选择性检索。模型在 3955 小时、17 个公开数据集上预训练，在五项下游任务中四项最优，癫痫检测 AUC-PR …
arXiv cs.LG32 天前
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面向 GUI 智能体记忆的动作条件双模拟
论文提出以动作条件双模拟作为 GUI 智能体记忆的状态合并规则，基于冻结智能体构建的经验预测状态图，仅当共享动作导致一致结果时才合并状态，不依赖观察相似度且无需训练。在 MiniWoB++ 上相较无记忆智能体提升了成功率，而对照组方法均无改善。
arXiv cs.AI32 天前
★ 2
ROTE：复杂度可控符号序列的神经记忆基准
研究者提出 ROTE 基准协议，用 Lempel-Ziv-Welch 压缩控制序列复杂度，系统评估门控循环、最小循环、注意力及混合架构的符号记忆能力。评测涵盖教师强制单步预测与闭环 rollout，并报告字符串距离、训练时间、内存占用与参数量。该工作揭示了算法序列复杂度与神经架构记忆容量之间的权衡…
arXiv cs.LG34 天前
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LifeFuse-Mem：面向长期记忆的生命周期感知状态融合
论文研究长期运行的 LLM 智能体记忆机制，指出临时信息覆盖持久知识会导致行为漂移。提出 LifeFuse-Mem 生命周期感知神经记忆框架，用专用记忆组件与生命周期感知更新，让稳定与瞬态知识各自演化。在受控抗覆盖基准上提升保留率、减少临时覆盖，在两个公开长期记忆基准上保持竞争力。
arXiv cs.AI49 天前
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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
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如何为AI智能体构建可审计的记忆系统
一篇技术教程介绍如何给 AI 智能体设计可审计的记忆机制，让记忆读写过程可追溯、可核查。对需要合规与调试的智能体应用有参考价值。
Hacker News – AI5 天前
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一个会记忆的世界：8位AI游戏
一个在 Twitch 上直播的 8 位风格 AI 游戏项目，主打“会记忆的世界”这一概念，让游戏世界能够记住玩家的行为。属于小型创意实验，展示了 AI 在复古游戏中的记忆机制应用。
Hacker News – AI35 天前
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