语言大模型 / LLM

MMAG: Mixed Memory-Augmented Generation for Large Language Models Applications

MMAG：混合记忆增强生成用于大型语言模型应用

Stefano Zeppieri

机构 * Department of Computer Science, Sapienza University of Rome（罗马大学计算机科学系） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；language agent(abstract)

AI总结 MMAG通过整合五层记忆机制提升大型语言模型在对话中的连贯性、个性化和持续性，通过Heero代理验证其有效性，并探讨了存储、隐私等实施挑战。

Evaluating Long-Context Reasoning in LLM-Based WebAgents

评估基于大语言模型的WebAgent的长上下文推理能力

Andy Chung, Yichi Zhang, Kaixiang Lin, Aditya Rawal, Qiaozi Gao, Joyce Chai

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文评估了基于大语言模型的WebAgent在长上下文场景中的推理能力，发现随着上下文长度增加，性能显著下降，提出隐式RAG方法以改进任务执行。

Comments Accepted NeurIPS 25 LAW Workshop

MemLoRA: Distilling Expert Adapters for On-Device Memory Systems

MemLoRA: 通过专家适配器实现设备端记忆系统

Massimo Bini, Ondrej Bohdal, Umberto Michieli, Zeynep Akata, Mete Ozay, Taha Ceritli

机构 * Samsung R&D Institute UK（三星英国研发中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Helmholtz Munich（慕尼黑海德堡研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；small language model(abstract)

AI总结 MemLoRA通过为小型语言模型添加专用记忆适配器，实现设备端记忆系统的本地部署，并扩展至视觉理解任务，提升多模态场景下的性能。

EgoLCD: Egocentric Video Generation with Long Context Diffusion

EgoLCD：基于长上下文扩散的自体视频生成

Liuzhou Zhang, Jiarui Ye, Yuanlei Wang, Ming Zhong, Mingju Cao, Wanke Xia, Bowen Zeng, Zeyu Zhang, Hao Tang

机构 * Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：prompting(abstract)

AI总结 EgoLCD通过结合长时稀疏KV缓存和LoRA扩展的注意力机制，实现了高效稳定的自体长上下文视频生成，提升了感知质量和时间一致性。