语言大模型 / LLM

LLM2IR: simple unsupervised contrastive learning makes long-context LLM great retriever

LLM2IR: 简单的无监督对比学习使长上下文LLM成为强大的检索器

Xiaocong Yang

机构 * Computer Science（计算机科学） 纠错

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

AI总结 LLM2IR通过简单无监督对比学习将长上下文LLM转化为高效检索器，验证了上下文长度与检索能力的关系。

Comments MS Thesis

ACR: Adaptive Context Refactoring via Context Refactoring Operators for Multi-Turn Dialogue

ACR: 通过上下文重构运算符进行多轮对话的自适应上下文重构

Jiawei Shen, Jia Zhu, Hanghui Guo, Weijie Shi, Yue Cui, Qingyu Niu, Guoqing Ma, Yidan Liang, Jingjiang Liu, Yiling Wang, Shimin Di, Jiajie Xu

机构 * Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 ACR通过动态上下文重构运算符和教师指导的自我进化训练范式，有效缓解多轮对话中的上下文惯性和状态漂移问题，提升对话性能并降低令牌消耗。

EverMemOS: A Self-Organizing Memory Operating System for Structured Long-Horizon Reasoning

EverMemOS：一种用于结构化长时程推理的自组织记忆操作系统

Chuanrui Hu, Xingze Gao, Zuyi Zhou, Dannong Xu, Yi Bai, Xintong Li, Hui Zhang, Tong Li, Chong Zhang, Lidong Bing, Yafeng Deng

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

AI总结 EverMemOS通过自组织记忆系统提升长时程推理能力，实现事件轨迹捕捉、语义整合与重构性回忆，有效增强记忆增强推理任务的性能。

Comments 16 pages, 7 figures, 12 tables. Code available at https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS

K-EXAONE Technical Report

K-EXAONE 技术报告

Eunbi Choi, Kibong Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Hyunjik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Heuiyeen Yeen, Hwan Chang, Stanley Jungkyu Choi, Yejin Choi, Jiwon Ham, Kijeong Jeon, Geunyeong Jeong, Gerrard Jeongwon Jo, Yonghwan Jo, Jiyeon Jung, Naeun Kang, Dohoon Kim, Euisoon Kim, Hayeon Kim, Hyosang Kim, Hyunseo Kim, Jieun Kim, Minu Kim, Myoungshin Kim, Unsol Kim, Youchul Kim, YoungJin Kim, Chaeeun Lee, Chaeyoon Lee, Changhun Lee, Dahm Lee, Edward Hwayoung Lee, Honglak Lee, Jinsang Lee, Jiyoung Lee, Sangeun Lee, Seungwon Lim, Solji Lim, Woohyung Lim, Chanwoo Moon, Jaewoo Park, Jinho Park, Yongmin Park, Hyerin Seo, Wooseok Seo, Yongwoo Song, Sejong Yang, Sihoon Yang, Chang En Yea, Sihyuk Yi, Chansik Yoon, Dongkeun Yoon, Sangyeon Yoon, Hyeongu Yun

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 K-EXAONE是一款由LG AI Research开发的大型多语言语言模型，基于专家混合架构，支持256K-token上下文窗口，具备多语言能力，其性能与同类开源模型相当，适用于多种工业和研究应用。

Comments 29 pages

Phaedrus: Predicting Dynamic Application Behavior with Lightweight Generative Models and LLMs

Phaedrus：利用轻量级生成模型和大语言模型预测动态应用程序行为

Bodhisatwa Chatterjee, Neeraj Jadhav, Santosh Pande

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

AI总结 Phaedrus通过轻量级生成模型和大语言模型预测动态应用程序行为，实现无需执行的高效编译器优化。

Journal ref OOPSLA 2026

MineNPC-Task: Task Suite for Memory-Aware Minecraft Agents

MineNPC-Task: 用于记忆感知Minecraft代理的任务套件

Tamil Sudaravan Mohan Doss, Michael Xu, Sudha Rao, Andrew D. Wilson, Balasaravanan Thoravi Kumaravel

机构 * Microsoft（微软） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft Research United States（微软研究院美国） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MineNPC-Task通过与专家玩家共同游戏生成任务，评估记忆感知Minecraft代理在开放世界中的表现，发现代码执行等任务中的崩溃模式，并提出改进内存持久性的需求。

Graph-Guided Passage Retrieval for Author-Centric Structured Feedback

基于图的论文检索用于作者导向的结构化反馈

Maitreya Prafulla Chitale, Ketaki Mangesh Shetye, Harshit Gupta, Manav Chaudhary, Manish Shrivastava, Vasudeva Varma

机构 * IIIT Hyderabad（IIIT海得拉尔学院） ； Microsoft, India（微软公司） ； Sentisum（Sentisum公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AutoRev通过基于图的检索增强生成框架，为作者提供结构化反馈，提升预提交阶段的高质量指导生成。