语言大模型 / LLM

Mitigating Over-Personalization in LLMs via Structured Memory

通过结构化内存缓解大型语言模型（LLM）中的过度个性化问题

Hakeem Hannoon, Andrew Zhao, Mihir Narayan, Sharvin Goyal, Ivaxi Sheth

机构 * University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学） ； University of California–Irvine（加州大学欧文分校） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Obra D. Tompkins High School（奥布拉·D.汤普金斯高中） 纠错

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

AI总结 该研究针对内存增强LLM的跨域泄漏和内存诱导谄媚问题，提出推理时按领域划分内存的结构化呈现方法，在PersistBench七个模型上平均降低8.8%跨域泄漏且保持实用性。

Beyond LLMs, Sparse Distributed Memory, and Neuromorphics <A Hyper-Dimensional SRAM-CAM "VaCoAl" for Ultra-High Speed, Ultra-Low Power, and Low Cost>

超越LLM、稀疏分布式记忆和神经形态计算：一种用于超高速、超低功耗和低成本的超维SRAM-CAM“VaCoAl”

Hiroyuki Chuma, Kanji Otsuka, Yoichi Sato

机构 * Hitotsubashi University（立命馆大学） ； Meisei University（立命馆大学） ； Shuhari System（Shuhari系统） 纠错

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

AI总结 本文提出VaCoAl算法，通过超维计算和伽罗瓦域扩散，在SRAM/DRAM-CAM上实现可逆、可审计的多跳推理，解决灾难性遗忘和绑定问题，并在维基数据上验证了其路径依赖的STDP式选择机制。

Comments 58 pages, 4 figure, 19 tables

RippleKV: Cross-Layer KV Cache Allocation via Perturbation Propagation

RippleKV：基于扰动传播的跨层KV缓存分配

Dongjie Xu, Kai Qian, Julius, Weijie Shi, Yuxuan Sun, Minghua Tang, Fenglei Jin, Hanchi Dong, Jiajie Xu

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

AI总结 针对长上下文LLM推理的KV缓存分配问题，提出RippleKV方法，通过层值缓存扰动敏感性分配预算，在LongBench上的匹配缓存预算下实现了最高平均性能。

LatticeMind: A Conflict-Aware Memory Primitive for Multi-Agent Systems

LatticeMind：面向多智能体系统的冲突感知记忆原语

Heng Zhou, Lian Zhang, Yutao Fan, Tiancheng He, Siki Chen, Hejia Geng, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Oxford（牛津大学） 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 本研究提出冲突感知记忆原语LatticeMind，解决多智能体LLM系统的主张信任决策问题，在ConflictBank评估中准确率达0.97，显著优于基线， ablation验证了其核心组件的重要性。

RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States

RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱

Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 RoMeRL通过降阶效用状态解决自进化LLM智能体记忆的反馈分散与记忆-奖励陷阱问题，在ALFWorld等基准上显著提升任务性能、降低记忆规模与LLM调用

Agentic Router: An Execution-Grounded Continual Learning Approach With Memory

智能体路由器：一种基于执行的带记忆的持续学习方法

Yuxuan Chen, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Yuntao Liu, Xing Xu, Honggang Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； State Grid Hebei Electric Power Co., Ltd.（国网河北省电力有限公司） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 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 该研究针对CLI-based SONiC操作，提出基于执行的双路径后果感知智能体，通过生成动作、预测后果、重排序选择，提升可行动作覆盖度与执行成功率，两条路径互补增益。

Toward Metacognitive One-Shot Indirect Prompt Injection: Strategy Abstraction Via Outcome-Conditioned Reflection

迈向元认知少样本间接提示注入：基于结果条件反射的策略抽象

Sihan Hou, Xinmeng Hou, Zhijun Zhang, Zehao Wang, Xuhong Ren, Sibo Qin, Kuntharrgyal Khysru, Qing Guo

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 本文提出SAVOR方法，将攻击适配转向离线策略蒸馏，仅需一次目标智能体查询，在多基准与模型上攻击成功率显著优于现有方法，且记忆可跨防御迁移。

TRACE-Memory: Public-Conditioned Retrieval and Utility-Aware Evidence Admission for Personalized Generation

TRACE-Memory：用于个性化生成的公共条件检索与效用感知证据接纳

Jing Wang, Zhu Wang, Yifan Guo, Yulong Yang, Yunji Liang

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

AI总结 该研究针对个性化生成系统中记忆使用的效用问题，提出TRACE-Memory两阶段框架，经多阶段训练后在三类数据集的4500个任务上表现优于多种记忆使用方法，支持选择性个性化。

Comments 9 pages, 4 figures, and 6 tables. Submitted to the 41st AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2027)

TEPA: Revoking Stale Memories for Conflict-Robust Language Agents

TEPA：撤销过时记忆以构建冲突鲁棒的语言智能体

Yan Zhou, Yue Ouyang, Kaiyang Zheng, Suncheng Xiang

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

AI总结 该研究针对语言智能体的记忆污染问题，提出TEPA可撤销证据记忆机制，经多场景实验证实其能有效避免过时记忆干扰，性能优于仅追加、最后写入获胜等机制。

Comments 14 pages, 9 figures; includes supplementary material. Preprint

Adversarially Robust Few-Shot Anomaly Detection with Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的对抗鲁棒小样本异常检测

Akib Mohammed Khan, Bartosz Krawczyk

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 该研究针对视觉基础模型的小样本异常检测场景，提出无需训练骨干网络的对抗鲁棒方法，经实验在多数据集上提升了对抗检测性能，且保持较高干净准确率。

Comments Accepted to BMVC 2026

Experience Memory Graph: One-Shot Error Correction for Agents

经验记忆图：智能体的一次性错误纠正

Wenjun Wang, Yuchen Fang, Fengrui Liu, Zibo Liang, Kai Zheng

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 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.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体在复杂任务中易出错且难恢复的问题，提出经验记忆图框架，将失败恢复转化为图匹配问题，训练时提取相关子图和路径存储，测试时指导智能体，实验证明其性能优于现有基线且无需测试时反复试验。

Comments 11 pages, 6 figures

Controlled Memory Interference in Continual LLM Agents

持续大型语言模型智能体中的可控记忆干扰

Ao Ding, Hongzong LI, Shiqin Tang, Li Zhang, Liang Chen, Xuyang Chen, Zi Liang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； 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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出可控记忆干扰（CMI）框架，揭示记忆进化受经验相互作用影响，为持续大型语言模型智能体的记忆系统提供诊断与学习方法，提升记忆更新区分度与任务性能。

Keep It Simple: Multi-Key Episodic Memory Retrieval for Ultra-Long Video Understanding

保持简洁：用于超长视频理解的多键情景记忆检索

Yeeun Choi, Youngbeom Yoo, Joon-Young Lee, Hyolim Kang, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） 纠错

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

AI总结 针对超长视频理解的两阶段范式需求，提出MERIT框架，通过多键表示与按需时间扩展实现精准检索，在三个长视频基准数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026 (Oral). Project Page: https://choi-yeeun.github.io/MERIT/

Rethinking KV Cache Eviction via a Unified Information-Theoretic Objective

重新思考通过统一信息论目标的KV缓存淘汰

Jiaming Yang, Chenwei Tang, Liangli Zhen, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） ； Institute of High Performance Computing, A STAR, Singapore（高性能计算研究院，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出CapKV方法，通过信息论原理优化KV缓存淘汰，提升内存效率与生成质量。

Comments 20 pages, 6 figures

Measuring the Tokenization Premium: A Cost Audit for Underserved Language Communities

标记化溢价的衡量：服务不足语言社区的成本审计

Avijit Roy, Proma Roy, Hrishitva Patel

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

AI总结 本研究通过构建标记化公平审计（TEA）基准，测量了孟加拉语、印地语等5种语言的标记化溢价，发现标记化会给服务不足语言社区带来经济和功能障碍，凸显需重视标记化的公平性。

Comments Accepted at IJCAI 2026 Workshop (https://lm4uc.github.io/)

VoxZip: Semantic-Anchored Temporal KV Cache Compression for Long-Context Audio Inference

VoxZip：面向长上下文音频推理的语义锚定时序KV缓存压缩

Wenxu Jia, Dongjie Fu, Xize Cheng, Fangming Feng, Linjun Li, Wenshi Chen, Yingming Li, Zhou Zhao, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） 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 针对语音大语言模型长上下文推理的KV缓存内存瓶颈，提出无训练两阶段语义锚定框架VoxZip，在多音频基准上实现高效压缩，维持高性能并提升推理效率。

Explore, Map, Remember, Decide: Are Embodied VLMs Ready for Safety-Critical Scenarios?

探索、建图、记忆、决策：具身视觉语言模型是否已准备好应对安全关键场景？

Gabriele La Malfa, Nitay Alon, Emanuele La Malfa, Reuth Mirsky, Stefan Sarkadi

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

AI总结 本文扩展ToS框架为EMRD流程，评估VLMs在安全关键场景下的空间理解与决策能力，发现其决策依赖文本先验、空间推理受低光照影响，且记忆与人类认知存在根本差异，存在对齐风险。

SPECTRA: Pushing the KV Cache Beyond the 2-Bit Cliff via Spectral Transform Coding

SPECTRA：通过谱变换编码将KV缓存推向2比特极限之外

Jiamu Zhang, Liang Wu, Kelly Wan, Hanjie Chen, Liangjie Hong

机构 * Nokia（诺基亚） ； Rice University（莱斯大学） 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 SPECTRA是一种无需训练的KV缓存压缩编解码器，通过谱变换编码将比特预算集中于关键通道，在Llama-3.1-8B等模型上实现最高12倍压缩，突破2比特极限，提升长上下文处理能力

Comments 28 pages

ConMem: Contribution-Aware Memory for Long-Horizon Manufacturing Inspection Logs

ConMem：面向长周期制造检查日志的贡献感知记忆

Bingchen Liu, Yuanyuan Fang, Lei Liu, Guangyuan Dong, Xing Fu, Yuanyuan Gao, Shuyue Wei, Xin Li, Xiangtian Meng

机构 * Shandong University（山东大学） ； Boston University（波士顿大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University（山东大学-南洋理工大学人工智能联合研究中心（C-FAIR）） ； Rizhao Steel Holding Group Co., Ltd.（日照钢铁控股集团有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对长周期制造检查日志的早期风险筛查需求，提出ConMem贡献感知记忆框架，通过Shapley风格评估保留高价值证据，在真实数据集上实现76.0% QA准确率，大幅减少输入token数与响应时间，可有效保留弱早期信号并提供预警。

ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair

ContextSniper: AntTrail的令牌高效代码记忆用于仓库级程序修复

Chiwang Luk, Matin Mohammad Najafi, Zhifeng Jia, Wei Yang, Xiuchang Li, Jinwei Zhu, Yang Ren, Lei Chen, Gao Cong

机构 * Huawei（华为） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（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.AI

AI总结 提出ContextSniper，一种令牌高效的代码记忆层，通过精准证据选择、混合检索排序和意图感知上下文门控，在SWE-bench Lite上减少51.5%令牌使用和36.4%成本，修复率仅轻微下降。

How to Build Marcus's Algebraic Mind: Algebro-Deterministic Substrate over Galois Fields

如何构建马库斯的代数心智：基于伽罗瓦域的代数确定性介质

Hiroyuki Chuma, Kanji Otsuk, Yoichi Sato

机构 * Institute of Innovation Research, Hitotsubashi University（立命馆大学创新研究所） ； Meisei University（立命馆大学） ； Shuhari System（Shuhari系统） 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 本文提出了一种基于伽罗瓦域的代数确定性介质，实现了马库斯提出的三种认知架构核心要素，并展示了该架构在逻辑推理和语义区分方面的应用。

Comments 26 pages

InfMem: Learning System-2 Memory Control for Long-Context Agent

InfMem: 面向长上下文智能体的系统2记忆控制

Xinyu Wang, Mingze Li, Peng Lu, Xiao-Wen Chang, Lifeng Shang, Jinping Li, Fei Mi, Prasanna Parthasarathi, Yufei Cui

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Noah's Ark Lab（诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 InfMem通过预思考-检索-写作协议实现系统2风格的控制，有效提升超长文档推理的准确率并减少推理时间。

Comments Accepted to COLM 2026

Memoir: Learning, Verifying, and Evolving False-Positive Memories for Static Application Security Testing Tools

Memoir：针对静态应用安全测试工具的误报记忆学习、验证与演化

Shenyuan Guan, Qiaodan Hou, Yanjun Chen, Xincheng Wen, Jia Feng, Keke Lian, Cuiyun Gao

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

AI总结 本研究针对SAST工具的误报问题，提出Memoir框架，通过构建与演化语义记忆实现误报识别，在CWE-Bench-Java上表现优异，且记忆库可跨工具泛化。

Muscle Memory for Agents: Compile not Merely Retrieve

智能体的肌肉记忆：编译而非仅检索

Pouya Ghiasnezhad Omran, Soujanya Lanka, Qin Zhang, Tanya Dixit

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

AI总结 本文提出将重复用户意图编译为专用专家智能体的肌肉记忆范式，通过四阶段流水线实现，在90个场景中专家触发时胜率达88.9%，优于传统检索模式，为智能体记忆设计提供新方向。

Comments 12 pages, 2 figures

Search over the Visual World: Persistent Visual Memory, Layered Indexes, and Source-Grounded Evidence

视觉世界的搜索：持久视觉记忆、分层索引与基于源的证据

Sankalp Nagaonkar, Rohit Garg, Ankit Raj, Ashish Choithani, Ashutosh Trivedi

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

AI总结 该研究针对智能体持续观测视觉数据的场景，提出基于持久视觉记忆等的视频检索基础设施模型，经9800+查询对比，通用组件流水线在Recall@1/@3/@10上优于商业视频原生引擎

Comments 33 pages, 5 figures, 17 tables. Technical report. Benchmark configurations and reproduction instructions: https://github.com/video-db/search-over-the-visual-world

200 mm Wafer-Scale Monolithic 3D Integration of Atomic Layer-Deposited Oxide Semiconductors

200毫米晶圆级原子层沉积氧化物半导体的单片三维集成

Chang Niu, Linjia Long, Luqi Zheng, Shuting Du, Jian-Yu Lin, Kisoo Nam, Zehao Lin, Chang Liu, Juanjuan Lu, Haiyan Wang, Haitong Li, Peide D. Ye

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

AI总结 本研究实现200毫米晶圆级三层ALD InOx基器件的M3D集成，开发四层三维存算一体加速器，为下一代AI硬件提供可扩展且兼容CMOS的平台。

How to Build Marcus's Algebraic Mind: From Thagard's Brain--Mind Viewpoint

如何构建马库斯的代数思维：从萨伽德的脑-心观点出发

Hiroyuki Chuma, Kanji Otsuka, Yoichi Sato

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

AI总结 该研究从萨伽德的脑-心观点出发，探讨如何构建马库斯的代数思维。提出VaCoAl和PyVaCoAl架构，其绑定操作具有可逆等特性，能填补马库斯代数思维组件空缺，消除卷积退化，还通过相关主张阐述了能力、必要性及自身立场。

Comments 23 pages

Emergence Invariance: From Symbolized Thought to Structural Control

涌现不变性：从符号化思维到结构控制

Yi Liu

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

AI总结 该研究形式化了语言为核心的智能的限制，提出动态边界控制框架，通过DeepSeek V4-Flash实验验证其可提升大语言模型的推理性能，组织了大语言模型的涌现限制。

Comments 51 pages, 3 figures

RotaryQuant: Fitting 120B MoE Models on Consumer Hardware via Fused Compressed-Space Attention

RotaryQuant：通过融合压缩空间注意力在消费级硬件上运行1200亿参数的混合专家模型

Anthony. Lui, Mohamed. Elsaied, N. P. Savani

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

AI总结 RotaryQuant通过三轴压缩系统及IsoQuant等技术，在消费级硬件上实现1200亿参数MoE模型的高效运行，内存占用低且性能损失极小。

Comments 9 Pages, 9 Tables, Initial submission into NeurIPS 2026

Locating Failure in Multi-Page Visually Rich Document Understanding: An Empirical Attribution

多页视觉丰富文档理解中的故障定位：实证归因

Lewei Xu, Yihao Ding, Zihan Xu, Daniel Yitian Su, Daochang Liu, Siwen Luo, Yifan Peng, Wei Liu

机构 * The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Weill Cornell Medicine（威尔康奈尔医学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对MP-VRDU的错误答案，分离出表示、选择、推理三种故障模式，发现视觉信息不可替代、缺失页面影响准确率等结果，给出固定计算预算下的系统构建指导。