语言大模型 / LLM

Forget Without Compromise: Nexus Sampling for Streaming KV-Cache Eviction Under Fixed Budgets

无需妥协的遗忘：固定预算下流式KV缓存驱逐的Nexus采样

Duc Duong, Hoang Anh Duy Le, Jianwen Xie, Anshumali Shrivastava, Zhaozhuo Xu

机构 * Department of Computer Science, Grinnell College（格林内尔学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, Rice University（莱斯大学计算机科学系） ； Lambda, Inc（Lambda公司） ； Workato（Workato公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出Nexus采样方法，通过迭代注意力计算和加权水库采样替代确定性top-K选择，在固定预算下保留微妙重要令牌，理论证明其长期优势，实验在80%驱逐率下性能接近密集注意力。

Dual-Anchoring: Addressing State Drift in Vision-Language Navigation

双锚定：解决视觉语言导航中的状态漂移问题

Kangyi Wu, Pengna Li, Kailin Lyu, Xi Lin, Lin Zhao, Qingrong He, Jinjun Wang, Jianyi Liu

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 提出双锚定框架，通过指令进度锚定和记忆地标锚定分别解决进度漂移和记忆漂移，显著提升长场景导航成功率。

Comments Accepted by ECCV26

Representation Interventions Enable Lifelong Knowledge Memory Control in LLMs

表示干预使大语言模型在终身学习中实现知识记忆控制

Xuyuan Liu, Shengyu Chen, Xinshuai Dong, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Haoyu Wang, Yujun Yan, Haifeng Chen, Zhengzhang Chen

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RILKE方法，通过在模型表示空间中进行干预，实现大语言模型的终身知识控制，有效更新知识并保持通用性。

Comments In Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, Oral Presentation

FuseSampleAgg: One-Pass Neighborhood Estimation for Budgeted Knowledge-Graph Refresh and Validation

FuseSampleAgg: 预算知识图谱刷新与验证的单遍邻域估计

Aleksandar Stanković, Haoran Du, Xinming Wang

机构 * University of Novi Sad（诺维萨德大学） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Institute of Automation（自动化研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种融合的PyTorch CUDA算子，通过单遍采样和聚合实现邻域均值估计，避免显式子图构建，在保持GraphSAGE-mean语义的同时，将端到端步延迟提升2.24-3.48倍，瞬态内存降低至1/160。

Comments 11 pages. Code and reproducibility scripts: https://github.com/SV25-22/FuseSampleAgg

Randomized YaRN Improves Length Generalization for Long-Context Reasoning

随机化 YaRN 提升长上下文推理的长度泛化能力

Manas Mehta, Fangcong Yin, Greg Durrett

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出随机化 YaRN 方法，通过结合 YaRN 位置外推、随机位置编码和长度课程，在短上下文训练数据上提升模型对长上下文（16K-128K）的推理性能。

RaMem: Contextual Reinstatement for Long-term Agentic Memory

RaMem: 面向长期智能体记忆的上下文重建

Wei Yang, Bryce Kan, Shixuan Li, Li Li, Yuehan Qin, Jiate Li, Paul Bogdan, Jesse Thomason

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对长期记忆中的上下文坍塌问题，提出RaMem框架，通过证据锚定、回忆条件归纳、有效性感知检索和上下文保留合成四个阶段，将检索到的记忆片段转化为可验证的上下文证据，在多个基准上平均F1提升超10%。

Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol

自生成：一种自我进化代理协议

Wentao Zhang, Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Cankun Guo, Ming Yin, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种自生成协议（AGP），该协议通过分离进化内容与进化过程，解决了现有代理协议在跨实体生命周期管理、版本追踪和安全更新接口方面的不足。基于AGP，作者展示了自生成系统（AGS），该系统能够动态实例化、检索和优化协议注册的资源，通过多个具有长视界规划和工具使用的挑战性基准测试，验证了代理资源管理和闭环自我进化的有效性。

StackPlanner: A Centralized Hierarchical Multi-Agent System with Task-Experience Memory Management

StackPlanner: 一种具有任务经验记忆管理的集中式分层多智能体系统

Ruizhe Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Zhixin Zhang, Jiaran Gao, Yuzhen Xiao, Tao Feng, Yue Fang, Yuxuan Liu, Ruiqing Li, Hongbin Lai, Huheng Huang, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Public Affaris, Zhejiang University（浙江大学公共管理学院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（GRG银行设备有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海）） 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 提出StackPlanner分层多智能体框架，通过显式记忆控制解耦高层协调与子任务执行，并利用结构化经验记忆和强化学习复用协调经验，解决长期协作中的记忆膨胀和错误累积问题。

FundaPod: A Multi-Persona Agent Pod Platform with Knowledge Graph Memory for AI-Assisted Fundamental Investment Research

FundaPod: 一个具有知识图谱记忆的多角色智能体平台，用于AI辅助的基础投资研究

Di Zhu, Lei Nico Zheng, Zihan Chen

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； UMass Boston（马萨诸塞大学波士顿分校） 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 提出FundaPod平台，通过多角色独立研究、知识图谱记忆和事后裁决机制，支持人类投资经理进行透明、可验证的基础投资决策。

Comments 32 pages; 12 figures

Caring Without Feeling: Affective Dynamics as the Control Layer of Human-AI Agent Collaboration

无感关怀：情感动态作为人-AI智能体协作的控制层

Junjie Xu, Xingjiao Wu, Zihao Zhang, Yujia Xu, Yuzhe Yang, Jin Zhu, Luwei Xiao, Wen Wu, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述情感动态在人-AI智能体协作中的作用，提出将情感视为协调层而非AI内部属性，用于校准信任、委托和治理。

LiveStarPro: Proactive Streaming Video Understanding with Hierarchical Memory for Long-Horizon Streams

LiveStarPro: 具有分层记忆的主动式流视频理解用于长时域流

Zhenyu Yang, Kairui Zhang, Bing Wang, Shengsheng Qian, Changsheng Xu

机构 * IEEE 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 提出LiveStarPro，通过流验证解码、流因果注意力掩码和树结构分层记忆三个组件，实现长时域流媒体视频的主动理解，在语义正确性和时序误差上分别提升28.9%和降低18.2%。

Shattering the Autoregressive Curse: Dynamic Epistemic Entropy Orchestrated Erasable Reinforcement Learning for LLMs

打破自回归诅咒：动态认知熵编排的可擦除强化学习用于大语言模型

Ziliang Wang, Kang An, Faqiang Qian, Jialu Cai, Cijun Ouyang, Yuhang Wang, Qibing Ren, Yichao Wu

机构 * SenseTime（商汤科技） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出动态认知熵编排的可擦除强化学习（E³RL），通过将模型内生的局部自回归交叉熵作为认知不确定性坐标，利用分段自适应动态阈值和优势分配精准切除逻辑缺陷并重用KV缓存，解决长序列推理中的自回归级联崩溃问题。

Semantic Flip: Synthetic OOD Generation for Robust Refusal in Embodied Question Answering and Spatial Localization

Semantic Flip: 用于具身问答和空间定位中鲁棒拒绝的合成OOD生成

Dongbin Na, Chanwoo Kim, Giyun Choi, Dooyoung Hong

机构 * RGA Inc.（RGA公司） 纠错

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

AI总结 提出Semantic Flip框架，通过合成辅助OOD样本训练轻量拒绝模块，使冻结的视觉语言模型在无外部OOD标注下实现鲁棒拒绝，在具身问答和空间定位基准上优于强提示基线。

Comments 18 pages, 3 figures. Code and data: https://github.com/ndb796/SemanticFlip ; project page: https://ndb796.github.io/SemanticFlip

XFlow: An Executable Protocol Programming System for Reliable Multi-Agent Workflows

XFlow: 一个用于可靠多智能体工作流的可执行协议编程系统

Hanqi Li, Jing Peng, Zijian Wang, Lu Chen, Kai Yu

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室，计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室，苏州，中国） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室，苏州，中国） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出XFlow可执行协议编程系统及其领域特定语言XPF，通过将工作流承诺从提示移至可检查、可执行的协议结构，并利用生命周期管理的符号中介智能体输出，提升多智能体工作流的可靠性。

All-Mem: Agentic Lifelong Memory via Dynamic Topology Evolution

All-Mem: 通过动态拓扑演化实现智能体终身记忆

Can Lv, Heng Chang, Shengyu Tao, Mingju Chen, Zhaoxin Fan, Ziwei Zhang, Yuchen Guo, Shiji Zhou

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； Beihang University（北航） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出All-Mem框架，通过在线/离线结合的非破坏性拓扑结构记忆库，解决终身交互代理中历史增长导致的检索冗余和噪声问题，在LoCoMo和LongMemEval-s上提升检索与问答性能。

AgentSpec: Understanding Embodied Agent Scaffolds Through Controlled Composition

AgentSpec: 通过受控组合理解具身智能体脚手架

Jixuan Chen, Jianzhi Shen, Haoqiang Kang, Zhi Hong, Qingyi Jiang, Soham Bose, Yiming Zhang, Leon Leng, Amit Vyas, Lingjun Mao, Siru Ouyang, Kun Zhou, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出AgentSpec模块化规范框架，将具身智能体表示为可复用策略组件的类型化组合，通过标准化接口实现受控组件替换与重组，揭示脚手架兼容性和交互效应对性能的主导作用。

The Containment Gap: How Deployed Agentic AI Frameworks Fail Public-Facing Safety Requirements

遏制缺口：已部署的自主AI框架如何未能满足面向公众的安全要求

Md Jafrin Hossain, Mohammad Arif Hossain, Weiqi Liu, Nirwan Ansari

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 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 研究发现主流自主AI框架缺乏架构级安全保证，内存完整性漏洞可导致定向腐败，提出轻量级遏制机制消除攻击向量。

Comments ICML 2026 (AI4GOOD Workshop)

P-MOSS: Scheduling Main-Memory Indexes Over NUMA Servers Using Next Token Prediction

P-MOSS：利用下一个令牌预测在NUMA服务器上调度主内存索引

Yeasir Rayhan, Walid G. Aref

机构 * Purdue University West Lafayette, IN, USA（普渡大学西拉法叶分校） 纠错

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

AI总结 P-MOSS通过学习空间调度框架，在NUMA服务器上调度查询执行到特定逻辑核心并 colocate 数据，利用大语言模型原理提升性能，实验表明其查询吞吐量提升达6倍。

Comments Accepted to SIGMOD'26

Task-Aware Structured Memory for Dynamic Multi-modal In-Context Learning

任务感知结构化记忆用于动态多模态上下文学习

Zhirui Chen, Ziwei Chen, Ling Shao

机构 * Zhihui Chen（陈志辉） ； Ziwei Chen（陈子伟） ； Ling Shao（邵令） 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 提出TASM框架，通过任务向量引导压缩、语义感知令牌合并和层次化记忆结构，解决多模态大语言模型上下文学习中记忆压缩导致的语义破坏和静态问题。

Comments Accepted to ICML 2026

Evolution in Simulation: AI-Agent School with Dual Memory for High-Fidelity Educational Dynamics

模拟中的进化：具有双记忆的AI代理学校用于高保真的教育动态

Sheng Jin, Haoming Wang, Zhiqi Gao, Yongbo Yang, Bao Chunjia, Chengliang Wang

机构 * Guanghua Law School, Zhejiang University（浙江大学法学院） ； Faculty of Education, East China Normal University（华东师范大学教育学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） ； Institute of Systems Science, National University of Singapore（新加坡国立大学系统科学研究所） 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 本文提出AI代理学校系统，通过自演化机制模拟复杂教育动态，采用双记忆结构提升代理认知能力，实验证实其在高保真模拟中的有效性。

Comments 9 pages, 7 figures, EMNLP conference

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

Decentralized Multi-Agent Systems with Shared Context

具有共享上下文的去中心化多智能体系统

Yuzhen Mao, Azalia Mirhoseini

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出DeLM框架，通过并行智能体、共享上下文和任务队列去中心化协调，解决集中式MAS的瓶颈，在软件工程和长上下文推理中提升性能并降低成本。

DeltaBox: Scaling Stateful AI Agents with Millisecond-Level Sandbox Checkpoint/Rollback

DeltaBox: 通过毫秒级沙箱检查点/回滚扩展状态化AI代理

Yunpeng Dong, Jingkai He, Shiqi Liu, Yuze Hou, Dong Du, Zhonghu Xu, Si Yu, Baochuan Yang, Yubin Xia, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） ； Engineering Research Center for Domain-specific Operating Systems, Ministry of Education, China（领域特定操作系统工程研究中心，中华人民共和国教育部，中国） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DeltaBox，一种通过DeltaFS和DeltaCR机制实现毫秒级检查点/回滚的新型AI代理沙箱，解决了传统方法在高频状态探索中的延迟问题。

Token Sample Complexity of Attention

注意力的标记采样复杂度

Léa Bohbot, Cyril Letrouit, Gabriel Peyré, François-Xavier Vialard

机构 * CNRS, ENS Paris, France（法国国家科学研究中心、巴黎高等师范学院） 纠错

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

AI总结 研究注意力在极端序列长度下的收敛行为，提出标记采样复杂度概念，分析注意力映射的均匀收敛和变换分布矩的收敛速率，实验验证预测结果。

Learning Explicit Behavioral Models with Adaptive Questions and World-Model Probes

通过自适应问题和世界模型探针学习显式行为模型

Hikaru Shindo, Yu Deng, Teng Cao, Quentin Delfosse, Christopher Tauchmann, Jannis Blüml, Gopika Sudhakaran, Kristian Kersting

机构 * Artificial Intelligence and Machine Learning Lab（人工智能与机器学习实验室） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Centre for Cognitive Science（认知科学中心） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出显式符号行为模型（ESBM），通过自适应问题和世界模型探针将任务性能与可解释机制结合，在Atari任务中学习高分策略并生成显式答案和机制预测。

Beyond Semantic Organization: Memory as Execution State Management for Long-Horizon Agents

超越语义组织：记忆作为长时程智能体的执行状态管理

Yaoqi Chen, Haibin Lai, Yuru Feng, Chuyu Han, Qianxi Zhang, Baotong Lu, Menghao Li, Xinjiang Wang, Zhirui Wang, Shusen Xu, Zengzhong Li, Zewen Jin, Hao Wu, Cheng Li, Qi Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft（微软） ； Nanjing University（南京大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对长时程任务中智能体依赖执行状态而非语义相似性的问题，提出MAGE（记忆作为智能体引导的探索），通过层次状态树管理交互，实现状态完整性和错误隔离，在MemoryArena上任务成功率提升7.8-20.4个百分点，token消耗降低55.1%。

Comments 16 pages

Beyond Similarity: Trustworthy Memory Search for Personal AI Agents

超越相似性：面向个人AI代理的可信记忆搜索

Jiawen Zhang, Kejia Chen, Jiachen Ma, Yangfan Hu, Lipeng He, Yechao Zhang, Jian Liu, Xiaohu Yang, Tianwei Zhang, Ruoxi Jia

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对个人AI代理中基于语义相似性的记忆检索存在的信任漏洞，提出轻量级记忆插件MemGate，通过查询条件神经门控实现可信记忆搜索。

Microskill Architecture: A Modular Skill-Driven Framework for AI-Native Code Generation

微技能架构：一种面向AI原生代码生成的模块化技能驱动框架

Mohammad Zare, Omid Abdolrahmani

机构 * Artificial Intelligence Laboratory at AriooBarzan（AriooBarzan人工智能实验室） ； Engineering Team, Shiraz, Iran（伊朗谢尔兹工程团队） 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 本文提出微技能架构，通过将知识封装为原子技能胶囊并动态选择相关胶囊，解决AI代码生成中的上下文窗口管理问题，显著降低token消耗、提高编译成功率并消除架构违规。

Enhancing Software Engineering Through Closed-Loop Memory Optimization

通过闭环内存优化增强软件工程

Xuehang Guo, Zora Zhiruo Wang, Qingyun Wang, Graham Neubig, Xingyao Wang

机构 * William & Mary（威廉玛丽学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； OpenHands University（OpenHands大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 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 提出闭环内存优化框架，通过验证下游影响来定义内存效用，作为评估基准和优化信号，显著提升软件工程代理的成功率和效率。

HiDe: Rethinking The Zoom-IN method in High Resolution MLLMs via Hierarchical Decoupling

HiDe: 通过分层解耦重新思考高分辨率MLLMs中的Zoom-IN方法

Xianjie Liu, Yiman Hu, Yixiong Zou, Liang Wu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HiDe框架，通过分层解耦方法解决高分辨率图像中背景干扰导致的视觉理解问题，提升多模态大语言模型在高分辨率图像任务中的性能。

Comments Accepted by ICML2026

RAMPART: Registry-based Agentic Memory with Priority-Aware Runtime Transformation

RAMPART: 基于注册表的代理记忆与优先级感知运行时转换

Nikodem Tomczak

机构 * Nikodem Tomczak 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出RAMPART编译时记忆模型和纯内存块注册表，通过可编程运行时操作和五种原语实现上下文组装，实验表明块位置和分组显著影响任务成功率，并实现零提示令牌成本的共享注册表协调。