arXiv · cs.AI· BHVSP Subrahmanyam·· 11 天前AI 评分43
超越边际影响：面向 LLM 智能体的交互感知记忆选择方法
Beyond Marginal Influence: Interaction-Aware Memory Selection for LLM Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：BHVSP Subrahmanyam
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23266v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出 LLM 智能体的逐决策记忆充分性问题：从全部记忆中选出小规模子集以保持完整记忆行为。作者推出含九类交互、六个工作流领域的 JointCoreBench 基准和按相关性代价排序的组删除基线 JointCore。在 6,912 个精确条件下，JointCore 100.0% 恢复最小代价充分集，将子集评估从 30.00 降至 11.13（减少 62.9%），实现 87.8% 活跃记忆节省；在四个 12B-70B 模型族上均值为 10.28 对 16.00 次模型查询。
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