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只看记忆系统#能力评测
  1. Hugging Face Blog71

    IBM Research ALTK-Evolve 用学习式记忆登顶 τ²-bench 客服任务榜单

    IBM Research 发布 ALTK-Evolve，通过 GPT-4.1 从智能体自身轨迹中蒸馏行为规则并追加到系统提示词，在不更新权重的情况下让 stock ReAct 智能体在 τ²-bench retail 达到 Pass^4 67.5%，登顶 2026 年 10 月 12 日榜单快照。换用 gpt-5.5 后 airline 以 82.0% 位居第一；对比显示 retail 需 292 条 lossless 全集才见效，airline 的 14 条 sup3 核心反而更可靠，代价主要是输入 token 成本上升，对话轮数略降。

    推荐理由：不更新权重，仅靠从轨迹中蒸馏的提示词级规则就把 stock ReAct 智能体推上 τ²-bench 榜首，方法可直接复用。

  1. Reddit · r/LocalLLaMA64

    mnemonic-proxy 作者实测 AgentLongBench：32K 窗口加归档回取得分 86/100，超全窗口的 69

    mnemonic-proxy 作者在 AgentLongBench 上用 Qwen3.8 Flash Next（IQ3_XXS、Strata 0.1.40、单张 RTX 4070 Ti 12 GB）对比四种方法：归档加 recall 工具的 proxy 得 86/100，全窗口 69，LLM 摘要 47，截断 49。第一轮因题目歧义各方法都接近随机（proxy 52、summary 56），在每题加一句澄清后重测，proxy 对 summary 合并配对检验 p=7.6e-9，对全窗口 +17 分（90% CI [+7, +26]）；128k 下全窗口 32/50 的回答撞到 3,072 token 推理预算。

    推荐理由：作者用预注册的两轮测试区分了题目歧义与真实差距，并给出各方法的置信区间、耗时和显存数据，局限也写得很清楚。

已经到底了