arXiv · cs.AI· Jian Zhong·· 6 天前精选AI 评分56
PreCoMem：面向自进化长期对话智能体的预测性认知记忆框架
PreCoMem: Predictive Cognitive Memory for Self-Evolving Long-Term Dialogue Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jian Zhong
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29467v1
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AI 导读
研究者提出记忆整合框架 PreCoMem，将用户记忆表示为置信加权信念，用有效惊异度结合语义偏离与矛盾证据驱动三档确定性更新。该方法在 LoCoMo、LongMemEval-S 和 PersonaMem-v2 上取得一致最优准确率，新基准 DiMoBench 显示其能适应非平稳信念漂移而不对噪声过度反应，论文已被 NeurIPS 2026 接收，代码已开源。
推荐理由
论文把记忆更新拆成置信加权信念加双阈值门控，区分噪声与真实漂移的思路可迁移到自己的长期对话系统。
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