UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams
UniMem:用于无边界任务流的互补情景到参数记忆
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) ; School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) ; State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University(北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室) ; Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究院) ; Meituan(美团) ; AI Centre, Department of Computer Science, University College London(伦敦大学学院计算机科学系人工智能中心)
AI总结 研究针对大语言模型在无边界任务流部署的稳定性 - 可塑性困境,提出UniMem自路由框架,用可学习路由令牌协调互补记忆路径,能按需扩展记忆,实验证明其在长周期流任务序列中优于基线并保持执行保真度。