语言大模型 / LLM

ReMe: Scaffolding Personalized Cognitive Training via Controllable LLM-Mediated Conversations

ReMe：通过可控的LLM中介对话实现个性化认知训练

Zilong Wang, Nan Chen, Luna K. Qiu, Ling Yue, Geli Guo, Yang Ou, Shiqi Jiang, Yuqing Yang, Lili Qiu

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Department of Geriatric Psychiatry, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属上海市精神卫生中心老年精神科） 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 ReMe通过可控的LLM对话实现个性化认知训练，解决传统认知训练内容僵化和对话可控性不足的问题，支持基于用户生活的记忆练习。

MemoryCD: Benchmarking Long-Context User Memory of LLM Agents for Lifelong Cross-Domain Personalization

MemoryCD：LLM代理跨领域终身个性化长期上下文用户记忆基准测试

Weizhi Zhang, Xiaokai Wei, Wei-Chieh Huang, Zheng Hui, Chen Wang, Michelle Gong, Philip S. Yu

机构 * Roblox ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） 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.CL

AI总结 MemoryCD通过12个多样化领域和4种个性化任务，评估14种先进LLM基模型与6种记忆方法在单域和跨域场景下的长期上下文用户记忆能力，揭示现有方法在跨领域终身个性化中的不足。

Comments Published as a workshop paper in Lifelong Agent @ ICLR 2026

Learning to Commit: Generating Organic Pull Requests via Online Repository Memory

学习承诺：通过在线仓库记忆生成有机的拉取请求

Mo Li, L. H. Xu, Qitai Tan, Ting Cao, Yunxin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Learning to Commit框架，通过在线仓库记忆提升生成拉取请求的有机性，通过对比历史提交改进代码风格和架构约束。

Comments Preprint. Work in progress

Semi-Automated Knowledge Engineering and Process Mapping for Total Airport Management

半自动化知识工程与过程映射用于整体机场管理

Darryl Teo, Adharsha Sam, Chuan Shen Marcus Koh, Rakesh Nagi, Nuno Antunes Ribeiro

机构 * Aviation Studies Institute（航空研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种半自动方法，通过符号知识工程与生成式大语言模型的双重融合，构建领域导向的知识图谱，以解决机场运营文档复杂性问题，并提升流程依赖关系的恢复能力。

Shaping Credibility Judgments in Human-GenAI Partnership via Weaker LLMs: A Transactive Memory Perspective on AI Literacy

通过较弱的LLM塑造人类-生成AI伙伴关系中的可信度判断：从交易记忆视角看AI素养

Md Touhidul Islam, Mahir Akgun, Syed Billah

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

AI总结 研究通过交易记忆视角探讨学生与生成AI合作中可信度判断的塑造，采用较弱LLM设计实验，发现反思优先组学生对生成AI的依赖显著降低。

Comments 14 pages, Accepted in AIED'26

WorldMM: Dynamic Multimodal Memory Agent for Long Video Reasoning

WorldMM: 动态多模态记忆代理用于长视频推理

Woongyeong Yeo, Kangsan Kim, Jaehong Yoon, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） 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 WorldMM通过构建和检索多种互补记忆，提升长视频推理能力，实现8.4%的性能提升。

Comments CVPR 2026. Project page : https://worldmm.github.io

Data Gravity and the Energy Limits of Computation

数据引力与计算的能量极限

Wonsuk Lee, Jehoshua Bruck

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

AI总结 研究探讨了大脑与冯·诺依曼架构在计算与内存整合上的差异，提出数据引力概念，通过操作-操作数分离常数G_d量化数据传输与计算能耗比，揭示数据位置对能效的影响，指出高G_d值会限制AI发展。

Comments 7 pages. 0 figures. We present a mathematical framework that models the physical constraints governing the construction and interaction of operations (compute) and operands (data)