arXiv · cs.CL· Minghan Wang·· 10 天前精选AI 评分54
MARS：面向会话级 LLM 助手的记忆感知路由框架
MARS: Memory-Aware Routing for Session-Level LLM Assistants
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Minghan Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23583v1
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AI 导读
论文提出 MARS，一种记忆感知路由框架，通过 Query and Topic Manager（QTM）估计会话状态，统一指导记忆构建策略和在线模型选择。在 RealMem 上，MARS 以 14.5% 的生成 API 成本保留了全上下文 GPT-4o QA 性能的 98.2%，并在对比系统中取得最强的记忆召回和检索分数；在 MultiChallenge 上整体略逊于最强静态系统，但在机制导向子集上以更低成本接近其表现。
推荐理由
论文给出记忆构建与模型路由的统一框架，并报告了在质量与成本间的具体权衡数据，可作为长程助手系统设计的参考。
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