语言大模型 / LLM

AlphaMemo: Structured Search-Process Memory for Self-Evolving Alpha Mining Agents

AlphaMemo: 用于自我进化的Alpha挖掘智能体的结构化搜索过程记忆

Hang Yu, Zifan Zheng, Jeff Z. Pan, Tongliang Liu, Zhiyong Wang, Fengxiang He

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出AlphaMemo，一种具有结构化搜索过程记忆的自我进化Alpha挖掘智能体，通过记录编辑模式在特定父因子上下文中的成败证据，结合置信门控残差记忆和非对称否决控制，提升样本外表现和固定预算发现效率。

GitOfThoughts: Version-Controlled Reasoning and Agent Memory You Can Replay, Diff, and Merge

GitOfThoughts: 版本控制的推理与可回放、差异比较和合并的智能体记忆

Pavan C Shekar, Abhishek H S, Aswanth Krishnan

机构 * QpiAI 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 提出GitOfThoughts框架，将智能体推理树存储为git仓库，实现推理的可回放、审计和合并；实验表明，对于新问题，任何记忆格式均不能可靠提升准确率，仅当检索案例与当前问题高度相似（>0.8）时才有显著提升，且收益来自答案检索而非方法迁移。

Comments 10 pages, 1 figure, 9 tables

MemGUI-Agent: An End-to-End Long-Horizon Mobile GUI Agent with Proactive Context Management

MemGUI-Agent: 一种具有主动上下文管理的端到端长时移动GUI智能体

Guangyi Liu, Gao Wu, Congxiao Liu, Pengxiang Zhao, Liang Liu, Mading Li, Qi Zhang, Mengyan Wang, Liang Guo, Yong Liu

专题命中 长上下文与记忆 ：SFT(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)

AI总结 提出MemGUI-Agent，通过主动上下文管理机制（ConAct）将上下文管理作为一等动作，解决长时任务中提示膨胀和关键信息稀释问题，在8B模型上达到最佳性能。

Comments 33 pages, 6 figures. Project page: https://memgui-agent.github.io/

SAC: Disaggregated KV Cache System for Sparse Attention LLMs with CXL

SAC: 面向稀疏注意力LLM的基于CXL的解耦KV缓存系统

Ruiyang Ma, Teng Ma, Junru Li, Hantian Zha, Xuchun Shang, Qingda Hu, Zheng Liu, Xinjun Yang, Tao Ma, Guojie Luo

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

AI总结 针对稀疏注意力模型在长上下文推理中全量KV缓存传输导致的瓶颈，提出基于CXL按需获取top-k KV条目的解耦缓存系统SAC，相比RDMA方案吞吐提升2.1倍、TTFT降低9.7倍。

Generated, Parallel, Scalable? A Study of Agentic AI-Generated Julia Code on Supercomputers

生成、并行、可扩展？超级计算机上智能体AI生成的Julia代码研究

Linus Bantel, Anna-Lena Roth, Jonas Posner, Dirk Pflüger

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

AI总结 研究智能体AI生成并行Julia代码的能力，发现小规模输入可靠但大规模扩展时出现死锁等问题，商业模型优于开源模型。

Evaluating Gemma4 Models as AI Teaching Assistants for Introductory Parallel Programming: A DataRaceBench Study

评估 Gemma4 模型作为并行编程入门课程的 AI 助教：基于 DataRaceBench 的研究

Sabbir Hussain Meraj, Riham Chowdhury, Shimul Debnath, Wei Wang

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

AI总结 本研究评估了 Gemma4 开源模型在识别、解释和修复 OpenMP 数据竞争方面的能力，发现较大模型能覆盖大部分基准测试，但上下文提示并未一致提升修复效果。

Hierarchical Graph Memory for LLM Agents with Path-level Localization and Rewrite

面向具备路径级定位与重写能力的大语言模型智能体的分层图记忆框架HiGram

Xiawei Yue, Boran Wang, Xiaoqing Zhang, Shuxin Zheng, Ziwei Zhang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出具备路径级定位与重写能力的分层图记忆框架HiGram，解决扁平图记忆的无关信息多、重写效率低问题，在相关基准上提升了答案质量、令牌效率及冲突场景下的表现。

Cross-Model KV Cache Transfer in LLM Families: A Closed-Form Linear Mapping for Prefill Reuse

大语言模型家族中的跨模型KV缓存迁移：用于预填充复用的闭式线性映射

Taekyung Heo, Rasoul Shafipour, Ritchie Zhao, Maximilian Golub, Mohammad Mahdi Kamani, Ritika Borkar, Makesh Tarun Chandran, Pantea Zardoshti, Bita Darvish Rouhani

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title)；分类 cs.LG

AI总结 针对大语言模型家族切换时需重新预填充的问题，提出跨模型KV缓存迁移方法，通过闭式线性映射器复用源模型KV缓存，可提升预填充速度，保留大部分准确率，具备实用性。

From Cognitive Architectures to Language Agents: A Mechanism-Level Review of Lineage, Convergence, and Migration Gaps

从认知架构到语言智能体：谱系、融合与迁移差距的机制层面综述

Haodi Fan, Zucong Lan

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

AI总结 该综述连接多个认知架构与语言智能体系统，重构机制并编码相关关系，指出现代智能体部分功能已实现，最强机会在机制耦合，存在五个剩余组合，贡献了机制目录、证据深度框架及可证伪议程。

Comments 28 pages, 9 figures, 14 tables. Review article

Temporal Context Reinstatement Drives Episodic-Like Order Memory in Long-Context Language Models

时间上下文恢复驱动长上下文语言模型中的情景式顺序记忆

Mathis Pink, Vy Ai Vo, Qinyuan Wu, Jianing Mu, Javier Turek, Uri Hasson, Kenneth A. Norman, Sebastian Michelmann, Alexander Huth, Mariya Toneva

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

AI总结 研究长上下文语言模型中情景式顺序记忆的机制，通过时间顺序记忆任务及新数据集，发现模型呈现与人类相同的距离效应，且性能依赖一维时间编码，由单个注意力头在检索时恢复，支持时间上下文恢复是重要机制。

SWE-Pruner Pro: The Coder LLM Already Knows What to Prune

SWE-Pruner Pro：编码语言模型已知道该修剪什么

Yuhang Wang, Yuling Shi, Shaoqiu Zhang, Jialiang Liang, Shilin He, Siyu Ye, Yuting Chen, Kai Cai, Xiaodong Gu

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对编码代理长上下文修剪问题，提出SWE-Pruner Pro，利用代理内部表示直接修剪工具输出。在多基准测试中节省令牌，保持任务质量，在MiMo-V2-Flash上提升解决率和准确率。

Comments Project page: https://github.com/Ayanami1314/swe-pruner-pro

MemPoison: Uncovering Persistent Memory Threats and Structural Blind Spots in LLM Agents

MemPoison：揭示大语言模型智能体中持久内存威胁和结构盲点

Jifeng Gao, Kang Xia, Yi Zhang, Xiaobin Hong, Mingkai Lin, Xingshen Wei, Wenzhong Li, Sanglu Lu

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） ； NARI Group Corporation/State Grid Electric Power Research Institute, China（国网电力研究院/国电电力集团） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型智能体持久内存安全漏洞，提出MemPoison框架，含1227个案例，涵盖多种攻击类型等并评估多个模型系列。引入分类法，揭示防御边界及盲点，主张转向自适应、上下文敏感的内存防御策略。

Lost in Compaction: Evaluating Side-Constraint Loss under Context Compaction

在压缩中迷失：评估上下文压缩下的侧约束损失

Zhiqi Wang, Yichi Zhang, Dongwon Lee, Yuchen Yang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文针对长上下文场景下压缩器丢失会话约束（SCs）的问题，提出COMPINT评估套件量化损失，并开发即插即用的SCs感知提取器，使SCs保留率超90%。

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/

Hardware Keystores for AI Agent Signing Workflows: A Zero-Trust MCP Enforcement Architecture

AI智能体签名工作流的硬件密钥存储：零信任MCP实施架构

Leo Sambrook, Sampo Sovio

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

AI总结 该研究针对AI智能体私钥易泄露问题，提出基于硬件密钥存储与五层零信任栈的架构，实验显示其攻击成功率降为0%且无误报。

Comments 11 pages, 2 figures. Accompanying code and artifacts available at: https://anonymous.4open.science/r/Hardware-Keystores-for-AI-Agent-Signing-Workflows-Artifact-357C

QEvict: Recoverable Quantized KV Eviction for Attention-Drift-Robust Long-Context Decoding

QEvict：面向注意力漂移鲁棒长上下文解码的可恢复量化键值缓存驱逐机制

Ayushman Garg, Akshita Gupta, Shaswata Bhattacharya, Abhishek Gupta, Sandeep Kumar, Manoj Kumar

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

AI总结 QEvict是一种三层KV缓存管理方案，通过可恢复量化驱逐解决长上下文解码中的注意力漂移问题，在固定内存预算下提升了长上下文任务的信息保留效果。

Comments 24 pages, 6 figures. The first four authors contributed equally

Enhancing Tabular Learners with Context-Aware Semantic Embeddings

用上下文感知语义嵌入增强表格学习器

Günther Schindler, Maximilian Schambach, Johannes Höhne

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 该研究提出CASE框架，结合LLMs语义理解与表格学习器统计能力，通过预填充Gemma 3表格语言模型KV缓存建立语义锚点，在CARTE等基准上显著提升表格学习器在语义丰富数据集的低数据场景性能。

PI-Mem: Pushing Long-Context Reasoning to 3.6M Tokens with Parallel-Iterative Memory

PI-Mem：通过并行迭代式记忆将长上下文推理推向360万 tokens

Dawei Liu, Haixu Song, Shuang Cheng, Shijie Wang, Haozheng Hou, Kaifeng Liu, Ermo Hua, Zhonghang Yuan, Zhijie Zhong, Yuchen Fan, Biqing Qi, Bowen Zhou

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 该研究提出PI-Mem并行迭代记忆机制，在360万 tokens长上下文下，使Qwen系列模型在HotpotQA基准上较循环记忆基线实现准确率提升与推理加速，打破长上下文推理的准确率-效率权衡。

V-Mem: Modality-Routed Retrieval for Long-Term Multimodal Agentic Memory

V-Mem：面向多模态智能体长期记忆的模态路由检索

Dingyi Kang, Dongming Jiang, Yi Li, Guanpeng Li, Bingzhe Li

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

AI总结 该研究针对多模态智能体记忆的模态与相似性-相关性差距，提出V-Mem系统，通过模态路由检索优化，在Mem-Gallery、LoCoMo数据集上显著提升多模态问答性能。

Comments 19 pages, 2 figures, 16 tables. Code: https://github.com/Dingyi-Kang/V-Mem

MemTxn: A Transaction Boundary for Source-Supported Updates and Complete-State Recovery in Agent Memory

MemTxn：智能体记忆中源支持更新与完整状态恢复的事务边界

Hanshuai Cui, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Fanshuai Meng, Qianli Ma, Weijia Jia

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 针对大语言模型智能体持久内存错误问题，提出MemTxn治理层，通过Ordered PatchTest等组件实现可靠更新与恢复，在多个基准测试中性能优于现有方法。

NVIDIA-labs OO Agents: Native Python Object-Oriented Agents

NVIDIA实验室的OO智能体：原生Python面向对象智能体

Paul Furgale, Severin Klingler, James Nolan, Matt Staats, Gaia Di Lorenzo, Elisa Martinez Abad, Christian Schüller, Razvan Dinu, Alessio Devoto, Pascal Berard, Gal Kaplun, Elad Sarafian, Riccardo Roveri, Leon Derczynski, Ricardo Silveira Cabral

机构 * NVIDIA-labs（英伟达实验室） 纠错

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

AI总结 研究提出NOOA这一Python框架构建可靠AI智能体，采用智能体即Python对象的编程模型，结合六个面向模型的理念，证明当前模型能有效使用此接口并在相关测试中表现良好，为智能体开发提供新途径。

SALT: Salience-Aware Lexical Trie for Long-Context Compression

SALT：用于长上下文压缩的显著性感知词汇字典树

Oteo Mamo, Hyunjin Yi, Joydhriti Choudhury, Shangqian Gao, Weikuan Yu

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型处理长提示时的计算和内存瓶颈，提出SALT框架，将句子关键词组织成按句子频率排序的字典树，通过多锚点检索等方式保留文档主题，降低长上下文提示的预填充成本，还可与KV缓存方法结合。

RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies

RoboTTT：机器人策略的上下文扩展

Yunfan Jiang, Yevgen Chebotar, Ruijie Zheng, Fengyuan Hu, Yunhao Ge, Jimmy Wu, Tianyuan Dai, Scott Reed, Li Fei-Fei, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan

机构 * NVIDIA（英伟达公司） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究提出RoboTTT，将测试时训练集成到机器人基础模型，通过序列动作强制和截断反向传播扩展视觉运动上下文到8K时间步长，解锁新能力，提升多任务性能，证明上下文长度是机器人基础模型新扩展轴。

Comments Project website: http://research.nvidia.com/labs/gear/robottt/

CatalogAgent: A Supervisor-mediated Self-Learning System Enabling Context Engineering for GenAI Models

CatalogAgent：一种由监督者介导的自学习系统，实现生成式人工智能模型的上下文工程

Zhu Cheng, Zhenming Wang, Yu, Tang, Dan Liu, Bryan Zhang, Athanasios N. Nikolakopoulos, Pranav Souri Itabada, Jing Zhang, Chih-Chi Chou, Peng Gao, Fatemeh Mansoori, Bharat Bojja, Sarath Chander, Sameer Thombare, Umit Batur, Tarik Arici

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究电商产品目录结构化属性缺失值预测问题，提出CatalogAgent系统，通过监督者调解冲突、记忆库和汇总器实现自学习，经上下文工程将监督者能力转移到生成器和评估器，有效提升其性能。

PhysMRV: Physical Memory Retrieval and Verification for Physics Plausibility Reasoning

PhysMRV：用于物理合理性推理的物理内存检索与验证

Wenyuan Wang, Lianyu Hu, Hao Wang, Yang Liu

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

AI总结 针对视频语言模型物理合理性推理不可靠的问题，提出免训练的PhysMRV框架，通过将训练视频转化为分层内存库，利用结构化物理证据指导VLM验证物理合理性，在多基准测试中取得一致改进，有效增强该推理能力。

Self-Guided Test-Time Training for Long-Context LLMs

长上下文语言模型的自引导测试时训练

Xinyu Zhu, Zhe Xu, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Kaushik Rangadurai, Hua Zhi, Frank Shyu, Sandeep Pandey, Luke Simon, Yu Meng, Xi Liu

机构 * Meta AI ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 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

AI总结 研究针对长上下文语言模型处理中单纯扩窗口不能有效利用长输入、准确率易降的问题，提出自引导测试时训练（S-TTT）方法，通过模型识别证据跨度并仅对选定跨度训练，在两个基准上提升了模型准确率。

Remember When It Matters: Proactive Memory Agent for Long-Horizon Agents

记住重要时刻：用于长期任务智能体的主动记忆智能体

Yifan Wu, Lizhu Zhang, Yuhang Zhou, Mingyi Wang, Bo Peng, Serena Li, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 研究长期任务中智能体决策时行为状态衰减问题，提出用主动记忆智能体并行干预，更新记忆库并决定是否提醒。该方法在多个基准测试中提升了智能体性能，消融实验证明其优势，还训练模型实现部分迁移。

From Application-Layer Simulation to Native Meta-Architecture: Structural Tension as an Endogenous Driver for Heterogeneous AI Evolution

从应用层模拟到原生元架构：结构张力作为异构人工智能进化的内生驱动因素

Heting Mao

机构 * Shanghai Lixin University of Accounting and Finance（上海立信会计金融大学） 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

AI总结 研究针对大语言模型无状态需应用层模拟的问题，提出理论框架，引入结构张力、离线循环回路、推理时可塑性三种机制，使模型实例能演化出不同拓扑结构，构成异构智能生态，重新定位治理为架构智能主要标准。

Comments 17 pages, 1 equation, no figures

Learning User-Aware Recall: Personalized Retrieval in Long-Term Conversational Memory

学习用户感知的回忆：长期对话记忆中的个性化检索

ZhiShu Jiang, Haibo Liu, Xin Shen, Guanqiang QI, Chenxi Miao, Weikang Li, Liwei Qian, Xin Pei, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 提出PPRO框架，通过用户画像引导的排序和基于GRPO的查询重写，实现个性化记忆检索，在LoCoMo和LongMemEval-S上取得一致提升。

On the Inseparability of Instructions and Data in Shared-Embedding Sequence Models

论共享嵌入序列模型中指令与数据的不可分离性

Dewank Pant, Shruti Lohani, Avijit Kumar

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文证明在共享嵌入架构中，由于缺乏强制控制-数据分离，完美防御提示注入在数学上是不可能的，并提出了语义忠实控制（SFC）的概念，通过三个理论结果揭示了其根本原因，类比冯·诺依曼架构的代码-数据混淆问题。

Comments 18 pages, 1 figure, 2 tables