语言大模型 / LLM

Temporal Guidance for Large Language Models

时间指导用于大语言模型

Hong-Kai Zheng, Piji Li

机构 * College of Artificial Intelligence, MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis（人工智能学院，模式分析与机器智能关键实验室） ； The Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology, Ministry of Education, Nanjing University of Aeronautics（脑机智能技术关键实验室，教育部，南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出时间指导策略，通过多令牌预测和轻量级投影器提升大语言模型生成质量，同时保持低计算开销。

ShardMemo: Masked MoE Routing for Sharded Agentic LLM Memory

ShardMemo: 用于分片代理LLM内存的遮蔽MoE路由

Yang Zhao, Chengxiao Dai, Yue Xiu, Mengying Kou, Yuliang Zheng, Dusit Niyato

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） 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.CL、cs.AI

AI总结 ShardMemo通过遮蔽MoE路由优化分片代理LLM内存，提升F1分数并减少检索工作和延迟

FreqKV: Key-Value Compression in Frequency Domain for Context Window Extension

FreqKV: 频域中的键值压缩用于上下文窗口扩展

Jushi Kai, Yixuan Wang, Boyi Zeng, Haoli Bai, Bo Jiang, Ziwei He, Zhouhan Lin

机构 * LUMIA Lab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学LUMIA实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 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 FreqKV通过频域键值压缩技术，实现长上下文处理，使LLaMA-2-7B的上下文窗口扩展至256K个令牌，同时保持稳定的困惑度。

Comments ICLR 2026

Memento 2: Learning by Stateful Reflective Memory

Memento 2: 通过状态化反思记忆进行学习

Jun Wang

机构 * UCL Centre for Artificial Intelligence（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 Memento 2通过状态化反思记忆机制，实现无需参数更新的持续学习，提升代理在开放任务中的泛化能力。

Comments 35 pages, four figures

RecNet: Self-Evolving Preference Propagation for Agentic Recommender Systems

RecNet: 为代理推荐系统设计的自进化偏好传播

Bingqian Li, Xiaolei Wang, Junyi Li, Weitao Li, Long Zhang, Sheng Chen, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * GSAI, Renmin University of China（清华大学） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（城市大学数据科学系） 纠错

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

AI总结 RecNet通过自进化机制实现代理推荐系统的实时偏好传播，利用路由代理和反馈驱动优化提升偏好传播的准确性和持续性。

Evaluating SAM2 for Video Semantic Segmentation

评估SAM2用于视频语义分割

Syed Hesham Syed Ariff, Yun Liu, Guolei Sun, Jing Yang, Henghui Ding, Xue Geng, Xudong Jiang

机构 * School of EEE（电子工程系） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute for Infocomm Research（信息通信研究所） ； A*STAR ； College of Computer Science（计算机科学学院） ； Nankai University（南开大学） ； State Key Laboratory of Public Big Data（公共大数据国家重点实验室） ； Guizhou University（贵州大学） ； Fudan Vision and Learning Lab（复旦大学视觉与学习实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文评估了SAM2在视频语义分割中的应用，通过两种方法提升分割性能，利用SAM2的精确边界预测增强整体效果。

Comments 17 pages, 3 figures and 7 tables

Journal ref Machine Intelligence Research (2025)