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研究揭示长期智能体记忆推导中的分布式证据悖论
论文研究长期运行的 LLM 智能体将历史交互压缩为持久记忆时，记忆是否真正由历史证据支持的问题。作者提出 DerivAudit 审计框架，区分证据范围、组合有效性与准入可靠性三个维度。在两个自然记忆语料上，使用更广的写入前历史可为近 60% 看似无支撑的记忆找回证据，但仍有 17-21% 无法支撑…
arXiv cs.AI33 天前
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论文研究长期运行的 LLM 智能体将历史交互压缩为持久记忆时，记忆是否真正由历史证据支持的问题。作者提出 DerivAudit 审计框架，区分证据范围、组合有效性与准入可靠性三个维度。在两个自然记忆语料上，使用更广的写入前历史可为近 60% 看似无支撑的记忆找回证据，但仍有 17-21% 无法支撑…