语言大模型 / LLM

Self-Describing Structured Data with Dual-Layer Guidance: A Lightweight Alternative to RAG for Precision Retrieval in Large-Scale LLM Knowledge Navigation

具有双层引导的自描述结构数据：一种轻量级替代RAG的精确检索方法，用于大规模LLM知识导航

Hung Ming Liu

机构 * PARRAWA AI 纠错

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

AI总结 本文提出SDSR框架，通过在文件中嵌入人类编写的导航元数据，利用LLM的优先级偏差，结合双层引导策略提升大规模知识检索的精确性。

Comments 18 pages, 6 figures, 7 tables

Lightweight LLM Agent Memory with Small Language Models

轻量级大语言模型代理记忆系统

Jiaquan Zhang, Chaoning Zhang, Shuxu Chen, Zhenzhen Huang, Pengcheng Zheng, Zhicheng Wang, Ping Guo, Fan Mo, Sung-Ho Bae, Jie Zou, Jiwei Wei, Yang Yang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LightMem，利用小语言模型实现轻量级代理记忆，通过模块化记忆检索、写入和长期整合，提升效率与准确性，实验显示在LoCoMo数据集上F1值提升2.5，并具有低延迟特点。

Comments Accepted by ACL 2026 (main)

Trust, Lies, and Long Memories: Emergent Social Dynamics and Reputation in Multi-Round Avalon with LLM Agents

信任、谎言与长久记忆：在多轮阿瓦隆中的LLM代理涌现的社会动态与声誉

Suveen Ellawela

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM代理在多轮阿瓦隆游戏中社会动态与声誉的演变，发现记忆保留促进声誉形成及策略性欺骗，高推理努力提升欺骗效果。

Memory-Augmented LLM-based Multi-Agent System for Automated Feature Generation on Tabular Data

基于记忆增强的LLM多智能体系统用于表格数据自动特征生成

Fengxian Dong, Zhi Zheng, Xiao Han, Wei Chen, Jingqing Ruan, Tong Xu, Yong Chen, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出MALMAS系统，通过多智能体与记忆模块提升表格数据自动特征生成的效率与质量，实验验证其有效性。

Comments 16 pages (including appendix), 4 main figures, 15 tables. Accepted to ACL 2026

DASH-KV: Accelerating Long-Context LLM Inference via Asymmetric KV Cache Hashing

DASH-KV：通过非对称KV缓存哈希加速长上下文LLM推理

Jinyu Guo, Zhihan Zhang, Yutong Li, Jiehui Xie, Md. Tamim Iqbal, Dongshen Han, Lik-Hang Lee, Sung-Ho Bae, Jie Zou, Yang Yang, Chaoning Zhang

机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kyung Hee University, School of Computing（庆熙大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 DASH-KV通过非对称深度哈希将注意力机制近似为最近邻搜索，降低计算复杂度至线性，提升长上下文LLM推理效率并保持性能。

Comments Accepted by ACL 2026 (Findings)

HiGMem: A Hierarchical and LLM-Guided Memory System for Long-Term Conversational Agents

HiGMem：一种分层且基于LLM的长期对话代理内存系统

Shuqi Cao, Jingyi He, Fei Tan

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 HiGMem通过分层事件-对话轮次内存系统，利用事件摘要作为语义锚点，提升检索效率和证据集可靠性，优于现有方法。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026. Camera-ready version. 10 pages, 2 figures. Code: https://github.com/ZeroLoss-Lab/HiGMem

TTKV: Temporal-Tiered KV Cache for Long-Context LLM Inference

TTKV：面向长上下文LLM推理的时序分层KV缓存

Gradwell Dzikanyanga, Weihao Yang, Hao Huang, Donglei Wu, Shihao Wang, Wen Xia, Sanjeeb K C

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

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

AI总结 TTKV通过时序分层缓存框架优化KV存储，利用HBM和DRAM解耦快慢存储，根据时间接近性分配KV状态，减少跨层通信开销，提升推理效率。

MemoPhishAgent: Memory-Augmented Multi-Modal LLM Agent for Phishing URL Detection

MemoPhishAgent: 基于记忆的多模态大语言模型代理用于钓鱼URL检测

Xuan Chen, Hao Liu, Tao Yuan, Mehran Kafai, Piotr Habas, Xiangyu Zhang

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

AI总结 本文提出MemoPhishAgent，通过整合多模态推理与记忆机制，提升钓鱼URL检测性能，实验显示其在召回率上优于现有方法，并在真实场景中实现高召回率。

Comments ACL 2026 Industry Track Camera Ready

Cognis: Context-Aware Memory for Conversational AI Agents

Cognis：面向对话AI代理的上下文感知内存

Parshva Daftari, Khush Patel, Shreyas Kapale, Jithin George, Siva Surendira

机构 * Lyzr Research（Lyzr研究） 纠错

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

AI总结 Cognis通过多阶段检索管道解决LLM代理缺乏持久记忆的问题，结合双存储后端和向量相似性搜索，实现智能版本追踪和时间敏感查询增强，展现先进性能。

Comments 30 pages, 8 figures, 11 tables

CHORUS: An Agentic Framework for Generating Realistic Deliberation Data

CHORUS：生成真实辩论数据的代理框架

A. Koursaris, G. Domalis, A. Apostolopoulou, K. Kanaris, D. Tsakalidis, I. E. Livieris

机构 * Novelcore 纠错

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

AI总结 本文提出CHORUS框架，通过LLM驱动的代理生成真实辩论数据，结合记忆机制和泊松过程模型，提升讨论的现实性和分析价值。

Comments This paper has been accepted for presentation at Engineering Applications and Advances of Artificial Intelligence 2026

The OpenHands Software Agent SDK: A Composable and Extensible Foundation for Production Agents

OpenHands软件代理SDK：一种可组合且可扩展的生产代理基础

Xingyao Wang, Simon Rosenberg, Juan Michelini, Calvin Smith, Hoang Tran, Engel Nyst, Rohit Malhotra, Xuhui Zhou, Valerie Chen, Robert Brennan, Graham Neubig

机构 * MLSys 2026 纠错

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

AI总结 本文提出OpenHands SDK，提供灵活的代理实现接口、安全可靠执行及用户交互接口，整合了本地到远程执行、多LLM路由和安全分析，验证了其在生产部署中的有效性。

Comments Accepted at MLSys 2026

To Know is to Construct: Schema-Constrained Generation for Agent Memory

知即建构：基于模式约束的代理记忆生成

Lei Zheng, Weinan Song, Daili Li, Yanming Yang

机构 * UnionPay（中国银联） 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

AI总结 本文提出SCG-MEM架构，通过模式约束生成实现记忆检索，避免结构幻觉并提升多跳推理能力，实验显示其在LoCoMo基准上表现优异。

From Recall to Forgetting: Benchmarking Long-Term Memory for Personalized Agents

从回忆到遗忘：个性化代理长期记忆的基准测试

Md Nayem Uddin, Kumar Shubham, Eduardo Blanco, Chitta Baral, Gengyu Wang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Genies ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Memora基准测试，评估个性化代理在长期对话中的记忆、推理和推荐能力，引入FAMA指标以衡量对过时记忆的依赖，发现LLM和记忆代理在处理长期记忆时存在显著不足。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

CreativeGame:Toward Mechanic-Aware Creative Game Generation

CreativeGame：迈向机制感知的创意游戏生成

Hongnan Ma, Han Wang, Shenglin Wang, Tieyue Yin, Yiwei Shi, Yucong Huang, Yingtian Zou, Muning Wen, Mengyue Yang

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Sreal AI Project（Sreal AI项目） 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.AI

AI总结 本文提出CreativeGame系统，通过机制感知规划循环和跨版本经验积累，实现迭代式HTML5游戏生成，支持可解释的版本间进化。

Stateless Decision Memory for Enterprise AI Agents

无状态决策记忆用于企业AI代理

Vasundra Srinivasan

机构 * Vasundra Srinivasan 纠错

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

AI总结 本文提出无状态决策记忆(DPM)，在企业监管领域中通过无状态设计提升决策精度和可审计性，同时提高效率。

Comments 16 pages, 4 figures, 4 tables. Companion paper to "Four-Axis Decision Alignment for Long-Horizon Enterprise AI Agents" (arXiv:TBD). Code and reproducibility artifacts at https://github.com/vasundras/stateless-decision-memory-enterprise-ai-agents

Stream-CQSA: Avoiding Out-of-Memory in Attention Computation via Flexible Workload Scheduling

Stream-CQSA：通过灵活的工作负载调度避免注意力计算中的内存不足

Yiming Bian, Joshua M. Akey

机构 * Lewis-Sigler Institute of Integrative Genomics（刘易斯-西格勒整合基因组学研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Stream-CQSA框架，通过分解注意力计算为可调度的子任务，实现内存适应性调度，使单GPU可处理十亿token序列的精确注意力计算。