语言大模型 / LLM

Structured Cognitive Loop for Behavioral Intelligence in Large Language Model Agents (Extended Revision: From Behavioral Architecture to Epistemic Accountability)

大型语言模型代理中行为智能的结构化认知循环（扩展修订：从行为架构到认知问责）

Myung Ho Kim

机构 * JEI University（JEI大学） 纠错

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

AI总结 提出结构化认知循环（SCL）架构，通过分离认知、记忆、控制和行动模块，实现LLM代理的可问责行为，在360个任务中成功率86.3%，优于基线方法。

Comments This revised version extends the original SCL framework from a behavioral architecture for reliable LLM agents into a broader architecture of epistemic accountability, integrating context-aware Human-in-the-Loop control, Pool-Gated Retrieval, and the Horizon-Warrant-Commitment structure

ActMem: Bridging the Gap Between Memory Retrieval and Reasoning in LLM Agents

ActMem：弥合LLM代理中记忆检索与推理之间的差距

Xiaohui Zhang, Zequn Sun, Chengyuan Yang, Yaqin Jin, Yazhong Zhang, Wei Hu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University, China（南京大学健康数据科学国家研究院） 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 提出ActMem框架，通过将非结构化对话历史转化为结构化因果语义图，结合反事实推理和常识补全，实现主动因果推理，显著提升LLM代理在复杂记忆依赖任务中的表现。

EvoArena: Tracking Memory Evolution for Robust LLM Agents in Dynamic Environments

EvoArena: 追踪记忆演化以构建动态环境中的鲁棒LLM智能体

Jundong Xu, Qingchuan Li, Jiaying Wu, Yihuai Lan, Shuyue Stella Li, Huichi Zhou, Bowen Jiang, Lei Wang, Jun Wang, Anh Tuan Luu, Caiming Xiong, Hae Won Park, Bryan Hooi, Zhiyuan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Recursive ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 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 提出EvoArena基准套件模拟终端、软件和社交领域的渐进环境变化，并设计基于补丁的记忆范式EvoMem记录结构化更新历史，使智能体能通过记忆变化推理环境演化，实验表明当前智能体在动态环境中表现不佳，EvoMem可稳定提升性能。

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

SkillRevise: 通过轨迹条件技能修订改进LLM撰写的智能体技能

Yuxuan Liu, Zhaochen Su, Lingyun Xie, Yuhao Zhang, Qing Zong, Jiahe Guo, Zhongwei Xie, Yiyan Ji, Yauwai Yim, Hongyu Luo, Xiyu Ren, Ruan Chenyu, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断、修复原则检索和执行锚定编辑，迭代优化初始技能，在SkillsBench上将基础智能体成功率从36.05%提升至61.63%，并展现跨模型迁移性。

Comments 15 pages, 4 figures

MemRerank: Preference Memory for Personalized Product Reranking

MemRerank：用于个性化产品重排序的偏好记忆

Zhiyuan Peng, Xuyang Wu, Huaixiao Tou, Yi Fang, Yu Gong

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出MemRerank框架，通过强化学习将用户购买历史提炼为查询无关的偏好记忆，用于LLM购物代理的个性化重排序，在1-in-5选择任务中准确率提升高达10.61个百分点。

Comments correct author name in metadata

Graph Grounded Cross Attention Transformer Neural Network for Structurally Constrained Full Event Sequence Generation in Predictive Process Monitoring

基于图锚定交叉注意力Transformer神经网络的预测过程监控中结构约束完整事件序列生成

Fang Wang, Ernesto Damiani

机构 * Department of Computer Science, University of Milan（米兰大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出图锚定交叉注意力Transformer（GGATN），通过全局过程图作为结构化记忆、Transformer自注意力编码序列位置、图锚定交叉注意力注入过程拓扑，结合维特比式图约束解码，一次性生成完整事件序列，在六个基准日志上优于LLM基线。

Comments 40 pages

Bounded Context Management for Tabular Foundation Models on Stream Learning

表格基础模型在流学习中的有界上下文管理

Jinmo Lee, Doyun Choi, Moongi Choi, Jaemin Yoo

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对表格流学习中分布漂移问题，提出上下文管理策略CURE，通过不确定性门控准入和冗余感知驱逐管理上下文，在七个流上相对提升最高27.0%。

Comments Accepted as a spotlight oral (top 5%) at the 2nd ICML Workshop on Foundation Models for Structured Data (FMSD@ICML2026)

HIMM: Human-Inspired Long-Term Memory Modeling for Embodied Exploration and Question Answering

HIMM：面向具身探索与问答的人类启发式长期记忆建模

Ji Li, Bo Wang, Jing Xia, Mingyi Li, Shiyan Hu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HIMM模型，通过分离事件记忆与语义记忆，提升具身智能在长期观察和有限上下文下的探索与问答能力，实验显示在多个基准测试中表现优异。

Journal ref IROS 2026

GateMem: Benchmarking Memory Governance in Multi-Principal Shared-Memory Agents

GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准

Zhe Ren, Yibo Yang, Yimeng Chen, Zijun Zhao, Benshuo Fu, Zhihao Shu, Bingjie Zhang, Yangyang Xu, Dandan Guo, Shuicheng Yan

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡尔斯鲁厄大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； 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(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。

Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem

The Personalization Trap: How User Memory Alters Emotional Reasoning in LLMs

个性化陷阱：用户记忆如何改变大语言模型的情感推理

Xi Fang, Weijie Xu, Yuchong Zhang, Stephanie Eckman, Scott Nickleach, Chandan K. Reddy

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究用户记忆如何导致大语言模型在情感推理中产生系统性偏差，发现高绩效模型对优势背景用户的情感解读更准确，个性化机制可能嵌入社会等级。

Comments 19 pages 5 figures

Caring Without Feeling: Affective Dynamics as the Control Layer of Human-AI Agent Collaboration

无感关怀：情感动态作为人-AI智能体协作的控制层

Junjie Xu, Xingjiao Wu, Zihao Zhang, Yujia Xu, Yuzhe Yang, Jin Zhu, Luwei Xiao, Wen Wu, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述情感动态在人-AI智能体协作中的作用，提出将情感视为协调层而非AI内部属性，用于校准信任、委托和治理。

Vision AI Agent for Continuous Material Monitoring of LEGEND-1000 LoFi Reentrant Tube

用于LEGEND-1000 LoFi回旋管连续材料监测的视觉AI智能体

Sonata Simonaitis-Boyd, Soonhong Lee, Lauren N. O'Brien, Brandon T. Turner, Ralph Massarczyk, Steven R. Elliott, Aobo Li, Alexander F. Leder

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出基于LangChain和Claude Haiku 4.5的视觉AI智能体流水线，通过SAM2分割和混合OCR验证从静水压测试视频中自动提取OFHC铜圆柱的直径和应变，计算屈服强度并与模拟对比。

Comments 27 pages, 8 figures, 5 tables, submitted to PRX Intelligence

Dual Dimensionality for Local and Global Attention

局部与全局注意力的双重维度

Zhiyuan Wang, Xuan Luo, Sirui Zeng, Xifeng Yan

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 提出距离自适应表示（DAR），对局部上下文保留全维度表示，对远距离token使用低维表示，在保持性能的同时减少KV缓存。

User as Engram: Internalizing Per-User Memory as Local Parametric Edits

用户作为印迹：将每用户记忆内化为局部参数编辑

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

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

AI总结 提出User as Engram方法，将用户事实存储为Engram模型的哈希键控记忆表中的局部编辑，推理技能共享一个适配器，实现高精度间接推理且内存占用极小。