语言大模型 / LLM

VeriPilot: An LLM-Powered Verilog Debugging Framework

VeriPilot：一个基于LLM的Verilog调试框架

Yihan Wang, Cheng Liu, Jiazheng Zhang, Lei Zhang, Long Cheng, Xiaowei Li, Huawei Li

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所国家专用集成电路设计实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） 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.AI

AI总结 提出VeriPilot框架，利用黄金参考模型和LLM实现细粒度Verilog调试，通过内部变量语义对齐和CDFG信号追踪定位并修复错误，在CVDP基准上将GPT-4o修复成功率从54.3%提升至85.71%。

Comments 13 pages, 6 figures

Governed Shared Memory for Multi-Agent LLM Systems

面向多智能体LLM系统的受控共享内存

Yanki Margalit, Nurit Cohen-Inger, Erni Avram, Ran Taig, Oded Margalit

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） 纠错

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

AI总结 本文形式化多智能体LLM系统的舰队内存问题，提出四种故障模式，并设计显式系统级原语（范围检索、时间替代、溯源追踪、策略控制传播）在MemClaw中实现，通过ArgusFleet评估，发现长上下文检索不足以满足生产需求。

Securing LLM-Agent Long-Term Memory Against Poisoning: Non-Malleable, Origin-Bound Authority with Machine-Checked Guarantees

保护LLM智能体长期记忆免受投毒：具有机器验证保证的不可延展、源绑定权限

Yedidel Louck

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对LLM智能体长期记忆投毒攻击，提出不可延展信息流控制（IFC）方案TMA-NM，通过源绑定和防Sybil确认门控实现0%攻击成功率。

Comments Index Terms: LLM agents, long-term memory, memory poisoning, information-flow control, capability security, prompt injection, formal verification, benchmark

ESAA-Conversational: An Event-Sourced Memory Layer for Continuity, Handoff, and Curation Across Heterogeneous LLM Coding Agents

ESAA-Conversational：一种用于异构LLM编码智能体之间连续性、交接和策管的事件溯源记忆层

Elzo Brito dos Santos Filho

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出ESAA-Conversational架构，通过事件溯源实现跨多个LLM编码智能体的共享会话记忆，解决会话状态漂移问题，支持连续性、交接和策管。

Comments 11 pages, 1 table

PEARL: Self-Evolving Assistant for Time Management with Reinforcement Learning

PEARL: 基于强化学习的自我进化时间管理助手

Bingxuan Li, Jeonghwan Kim, Cheng Qian, Xiusi Chen, Eitan Anzenberg, Niran Kundapur, Heng Ji

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Viven 纠错

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

AI总结 针对日历冲突解决任务，提出PEARL框架，通过外部偏好记忆和逐轮奖励优化，显著降低LLM代理的错误率。

Are We Ready For An Agent-Native Memory System?

我们准备好构建原生智能体记忆系统了吗？

Wei Zhou, Xuanhe Zhou, Shaokun Han, Hongming Xu, Guoliang Li, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Fan Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd（MemTensor（上海）科技有限公司） 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.CL

AI总结 从数据管理视角系统研究智能体记忆，提出四模块分析框架，评估12种记忆系统，发现无单一架构占优，并揭示成本-性能权衡。

Comments Paper list available at: https://github.com/OpenDataBox/awesome-agent-memory. Source code available at: https://github.com/OpenDataBox/MemoryData

Harmonic: Hierarchical State Space Models for Efficient Long-Context Language Modeling

Harmonic: 用于高效长上下文语言建模的分层状态空间模型

Petr Nyoma

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出分层状态空间模型Harmonic，通过堆叠三个不同时间尺度的循环层，每层接收下层预测误差而非原始隐藏状态，在长序列上显著优于Transformer和Mamba，并消除了RoPE位置编码限制。

Comments 12 pages, 8 figures. NeurIPS 2024 format

AI Tokenomics: The Economics of Tokens, Computation, and Pricing in Foundation Models

AI Tokenomics：基础模型中的代币、计算与定价经济学

Quanyan Zhu

机构 * New York University Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AI代币经济学框架，研究代币在AI系统中的生成、消耗、定价、分配与优化，揭示代币支出与经济价值的区别，并指出开放研究方向。

Reasoning as Attractor Dynamics: Latent Memory Retrieval via Gibbs-Weighted Energy Minimization

推理作为吸引子动力学：通过吉布斯加权能量最小化的潜在记忆检索

Kanishk Awadhiya

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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.LG

AI总结 提出将大语言模型视为高维稠密联想记忆，通过吉布斯加权能量最小化从潜在吸引子中检索正确推理链，在GSM8K上提升Phi-3.5性能5.38%。

Comments Accepted at ICLR Workshop 2026

Escaping the Self-Confirmation Trap: An Execute-Distill-Verify Paradigm for Agentic Experience Learning

逃离自我确认陷阱：一种用于智能体经验学习的执行-蒸馏-验证范式

Shiding Zhu, Yudi Qi, Yajie Wang, Jiaze Li, Chao Song, Yaorui Shi, Yibo Miao, Hanqi Gao, Kai Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 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 提出EDV框架，通过多智能体并行执行、第三方蒸馏和共识验证，解决单智能体经验学习中的自我确认陷阱问题，在三个长时任务基准上取得一致提升。

Comments 28 pages, 11 figures

SAFARI: Scaling Long Horizon Agentic Fault Attribution via Active Investigation

SAFARI: 通过主动调查扩展长时域智能体故障归因

Chenyang Zhu, Jiayu Yao, Kushal Chawla, Youbing Yin, Nathan Wolfe, Pengshan Cai, Jingyu Wu, Spencer Hong, Sangwoo Cho, Shi-Xiong Zhang, Daben Liu, Sambit Sahu, Erin Babinsky

机构 * Department of Engineering Sciences（工程科学系） ； Applied Mathematics, Northwestern University（应用数学，西北大学） 纠错

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

AI总结 提出SAFARI框架，用工具增强的诊断循环替代线性上下文加载，结合短期记忆解耦诊断准确性与上下文限制，在Who&When和TRAIL GAIA数据集上分别提升20%和19%，并在超出上下文窗口5倍时保持0.58精度。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

MEMPROBE: Probing Long-Term Agent Memory via Hidden User-State Recovery

MEMPROBE：通过隐藏用户状态恢复探测长期智能体记忆

Enze Ma, Yufan Zhou, Wei-Chieh Huang, Jie Yang, Huanhuan Ma, Zixuan Wang, Chengze Li, Chunyu Miao, Philip S. Yu, Zhen Wang

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； KU Leuven（库尔勒大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

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

AI总结 提出MEMPROBE基准，通过从智能体记忆重建隐藏用户状态来直接评估长期记忆，发现任务完成与记忆可恢复性是不同的能力。

Forget Without Compromise: Nexus Sampling for Streaming KV-Cache Eviction Under Fixed Budgets

无需妥协的遗忘：固定预算下流式KV缓存驱逐的Nexus采样

Duc Duong, Hoang Anh Duy Le, Jianwen Xie, Anshumali Shrivastava, Zhaozhuo Xu

机构 * Department of Computer Science, Grinnell College（格林内尔学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, Rice University（莱斯大学计算机科学系） ； Lambda, Inc（Lambda公司） ； Workato（Workato公司） 纠错

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

AI总结 提出Nexus采样方法，通过迭代注意力计算和加权水库采样替代确定性top-K选择，在固定预算下保留微妙重要令牌，理论证明其长期优势，实验在80%驱逐率下性能接近密集注意力。

Dual-Anchoring: Addressing State Drift in Vision-Language Navigation

双锚定：解决视觉语言导航中的状态漂移问题

Kangyi Wu, Pengna Li, Kailin Lyu, Xi Lin, Lin Zhao, Qingrong He, Jinjun Wang, Jianyi Liu

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； 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） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 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 提出双锚定框架，通过指令进度锚定和记忆地标锚定分别解决进度漂移和记忆漂移，显著提升长场景导航成功率。

Comments Accepted by ECCV26

Representation Interventions Enable Lifelong Knowledge Memory Control in LLMs

表示干预使大语言模型在终身学习中实现知识记忆控制

Xuyuan Liu, Shengyu Chen, Xinshuai Dong, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Haoyu Wang, Yujun Yan, Haifeng Chen, Zhengzhang Chen

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 本文提出RILKE方法，通过在模型表示空间中进行干预，实现大语言模型的终身知识控制，有效更新知识并保持通用性。

Comments In Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, Oral Presentation

FuseSampleAgg: One-Pass Neighborhood Estimation for Budgeted Knowledge-Graph Refresh and Validation

FuseSampleAgg: 预算知识图谱刷新与验证的单遍邻域估计

Aleksandar Stanković, Haoran Du, Xinming Wang

机构 * University of Novi Sad（诺维萨德大学） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Institute of Automation（自动化研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

AI总结 提出一种融合的PyTorch CUDA算子，通过单遍采样和聚合实现邻域均值估计，避免显式子图构建，在保持GraphSAGE-mean语义的同时，将端到端步延迟提升2.24-3.48倍，瞬态内存降低至1/160。

Comments 11 pages. Code and reproducibility scripts: https://github.com/SV25-22/FuseSampleAgg

Towards Version-aware Operations and Transaction Memories for Multi-layer MeMo

面向多层MeMo的版本感知操作与事务记忆

Peiran Li

机构 * Freie Universität Berlin（柏林自由大学） 纠错

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

AI总结 提出版本感知操作层，将替换、回滚等高级操作编译为MeMo原生原语调用，通过版本CMM和事务CMM支持知识更新，减少重训练需求。

Comments Accepted by MeMo Workshop on Mechanistic Interpretability & Neuro-symbolic Approaches by-design, Rome (Italy), 24/6/2026

Dynamic Symmetric Point Tracking: Tackling Non-ideal Reference in Analog In-memory Training

动态对称点跟踪：解决模拟内存训练中的非理想参考问题

Quan Xiao, Jindan Li, Zhaoxian Wu, Tayfun Gokmen, Tianyi Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Cornell University, New York, NY（康奈尔大学电气与计算机工程系） ； IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY（IBM 沃森研究中心） ； Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY（伦塞拉尔理工学院） 纠错

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

AI总结 针对模拟内存计算中非理想器件导致的权重更新偏向对称点问题，提出动态对称点估计方法，在训练中跟踪对称点并保证收敛，结合数字信号处理技术增强性能。

From Local Corrections to Generalized Skills: Improving Neuro-Symbolic Policies with MEMO

从局部修正到通用技能：利用MEMO改进神经符号策略

Benjamin A. Christie, Yinlong Dai, Mohammad Bararjanianbahnamiri, Simon Stepputtis, Dylan P. Losey

机构 * Collab ； Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, USA.（机械工程系，弗吉尼亚理工学院，黑斯堡，美国） ； TEA Lab（TEA实验室） 纠错

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

AI总结 针对机器人神经符号策略中技能不足的问题，提出MEMO框架，通过收集、聚类和改写多用户自然语言修正，构建检索增强的技能手册，动态扩展技能库，实现新任务泛化。