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EdgeMem：免LLM的智能体记忆构建与检索
EdgeMem是一种智能体记忆方法，通过保留原始交互轮次并利用多锚点超图组织，无需生成式LLM调用即可实现高效检索。在LoCoMo和LongMemEval-S基准上取得领先成绩，表明保留源证据是智能体记忆的有效基础。
arXiv cs.AI54 天前
#超图
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TABHGR+ 用 LLM 生成规则与超图推理实现零样本表格学习
针对现有 LLM 逐行提示成本高、忽略行间依赖的问题，作者提出 TABHGR+：用 LLM 生成规则给行打弱标签，再构建超图做标签传播并给超边加自适应权重。LLM 调用次数与数据规模无关，分类准确率超过零样本与强少样本基线。
arXiv cs.LG13 天前
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超图最大强独立集：归约、界与贪心证书
论文研究有限超图中的最大强独立集问题，即寻找与每条超边至多交一个顶点的最大顶点集，动机来自多频段 LSH-MinHash 去重中局部证据不应被传递闭包误判为全局等价。作者提出关联结构工具包，证明支配、关联孪生与权重1块的精确归约，给出闭式与低权上界，并引入穿刺与覆盖证书收紧边界。还分析了分层贪心聚…
arXiv cs.LG46 天前
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