TMLR

A Survey of Agent Memory in the Second Half: Towards Self-Evolving and Long-Horizon Agents

重新思考基础智能体的内存机制：第二阶段综述

Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang, Yueqing Liang, Yuanchen Bei, Yankai Chen, Tao Feng, Xinyu Pan, Zhen Tan, Yu Wang, Tianxin Wei, Shanglin Wu, Ruiyao Xu, Liangwei Yang, Rui Yang, Wooseong Yang, Chin-Yuan Yeh, Hanrong Zhang, Haozhen Zhang, Siqi Zhu, Henry Peng Zou, Wanjia Zhao, Song Wang, Wujiang Xu, Zixuan Ke, Zheng Hui, Dawei Li, Yaozu Wu, Langzhou He, Chen Wang, Xiongxiao Xu, Baixiang Huang, Juntao Tan, Shelby Heinecke, Huan Wang, Caiming Xiong, Ahmed A. Metwally, Jun Yan, Chen-Yu Lee, Hanqing Zeng, Yinglong Xia, Xiaokai Wei, Ali Payani, Yu Wang, Haitong Ma, Wenya Wang, Chenguang Wang, Yu Zhang, Xin Eric Wang, Yongfeng Zhang, Jiaxuan You, Hanghang Tong, Xiao Luo, Xue Liu, Yizhou Sun, Wei Wang, Julian McAuley, James Zou, Jiawei Han, Philip S. Yu, Kai Shu

机构 * UIC（伊利诺伊大学香槟分校） ； IIT（伊利诺伊理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； ASU（亚利桑那州立大学） ； Emory（埃默里大学） ； Northwestern（西北大学） ； NTU（国立台湾大学） ； UCF（佛罗里达大学） ； Rutgers（新泽西罗格斯大学） ； Cambridge（剑桥大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UTokyo（东京大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； UCSC（加州大学圣塔克鲁斯分校） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； McGill（麦吉尔大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Stanford（斯坦福大学） ； Salesforce ； Google（谷歌） ； Meta ； Roblox ； Cisco（思科） ； Capital One 纠错

AI总结 本文综述了基础智能体内存机制，从内存基质、认知机制和主体维度分析内存在不同拓扑结构下的实现，并探讨内存操作的学习策略与评估指标。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR) with Survey Certification. Project page: https://github.com/AgentMemoryWorld/Awesome-Agent-Memory

Neural Diversity Regularizes Hallucinations in Language Models

神经多样性调节语言模型的幻觉

Kushal Chakrabarti, Nirmal Balachundhar

机构 * South Park Commons（南公园公馆） 纠错

AI总结 神经多样性通过解相关并行表示减少语言模型幻觉，结合LoRA适配器与Barlow Twins正则化，提升可靠性并保持准确性。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 08/2026, ISSN 2835-8856

E$^2$M: Double Bounded $α$-Divergence Optimization for Tensor-based Discrete Density Estimation

E²M：基于张量的离散密度估计的双边界α-散度优化

Kazu Ghalamkari, Jesper Løve Hinrich, Morten Mørup

AI总结 E²M算法通过松弛优化与张量多体近似解决α-散度优化难题，实现多种低秩结构的灵活建模，在合成与真实数据集上展现出良好的收敛性、鲁棒性及密度估计性能。

Comments 53 pages, 14 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026