语言大模型 / LLM

Memori: A Persistent Memory Layer for Efficient, Context-Aware LLM Agents

Memori：一种高效的、基于上下文的LLM代理持久内存层

Luiz C. Borro, Luiz A. B. Macarini, Gordon Tindall, Michael Montero, Adam B. Struck

机构 * Memori Labs Inc.（Memori实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Memori通过结构化表示替代大上下文窗口，实现高效、低成本的LLM代理部署，准确率达81.95%。

Comments 9 pages; 2 figures; white paper

PowerLens: Taming LLM Agents for Safe and Personalized Mobile Power Management

PowerLens：利用大语言模型安全且个性化地管理移动设备电源

Xingyu Feng, Chang Sun, Yuzhu Wang, Zhangbing Zhou, Chengwen Luo, Zhuangzhuang Chen, Xiaomin Ouyang, Huanqi Yang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PowerLens通过利用大语言模型的常识推理，实现安全且个性化的移动电源管理。系统通过用户活动与系统参数之间的语义桥梁，生成适应个人偏好的零样本策略，通过隐式反馈学习用户偏好，无需显式配置，3-5天内收敛。

A Framework for Formalizing LLM Agent Security

一个形式化大语言模型代理安全性的框架

Vincent Siu, Jingxuan He, Kyle Montgomery, Zhun Wang, Neil Gong, Chenguang Wang, Dawn Song

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一个框架，从情境安全角度系统化现有攻击与防御，定义四个安全属性并引入Oracle函数验证，重新定义攻击和防御，为未来研究提供方向。

Transformers are Stateless Differentiable Neural Computers

Transformer 是无状态可微神经计算机

Bo Tang, Weiwei Xie

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文证明因果Transformer层等同于无状态可微神经计算机(sDNC)，并扩展到交叉注意力，为Transformer提供统一的记忆中心解释。

Comments 7 pages

The $\mathbf{Y}$-Combinator for LLMs: Solving Long-Context Rot with $λ$-Calculus

LLMs的Y-组合子：解决长上下文旋转问题的λ演算

Amartya Roy, Rasul Tutunov, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer, Haitham Bou-Ammar

机构 * The School of Interdisciplinary Research（跨学科研究学院） ； Indian Institute of Technology (IIT) Delhi（印度理工学院德里分校） ； Robert Bosch GmbH, India（德国罗伯特·博世有限公司，印度） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Huawei Noah’s Ark UCL Centre for Artificial Intelligence（华为诺亚方舟大学伦敦人工智能中心） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出λ-RLM框架，通过类型化的功能运行时替代自由递归代码生成，提升长上下文推理的可靠性与效率。

CurveStream: Boosting Streaming Video Understanding in MLLMs via Curvature-Aware Hierarchical Visual Memory Management

CurveStream: 通过曲率感知的层次视觉记忆管理提升MLLMs在流媒体视频理解中的性能

Chao Wang, Xudong Tan, Jianjian Cao, Kangcong Li, Tao Chen

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（未来信息科技学院，复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 CurveStream通过曲率感知的层次视觉记忆管理框架，在流媒体视频理解中实现显著性能提升，实验表明其在多个基准测试中均优于现有方法，达到新状态-of-the-art结果。

Narrative Aligned Long Form Video Question Answering

叙事对齐的长视频问答

Rahul Jain, Keval Doshi, Burak Uzkent, Garin Kessler

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出NA-VQA基准，评估长视频中的深度时间与叙事推理能力，通过88部完整电影和4.4K开放性问题测试模型整合分散叙事信息的能力，提出Video-NaRA框架提升远距离推理性能。