语言大模型 / LLM

AMEM4Rec: Leveraging Cross-User Similarity for Memory Evolution in Agentic LLM Recommenders

AMEM4Rec: 利用跨用户相似性促进记忆演化以实现智能大语言模型推荐系统

Minh-Duc Nguyen, Hai-Dang Kieu, Dung D. Le

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（越南 Vin 大学人工智能研究中心） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（越南 Vin 大学工程与计算机科学学院） ； Computer Science, VinUniversity（越南 Vin 大学计算机科学） 纠错

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

AI总结 AMEM4Rec通过跨用户记忆演化学习协作信号，提升智能大语言模型推荐系统的性能。

Coarse-to-Fine Grounded Memory for LLM Agent Planning

粗到细的 grounded memory 用于 LLM agent 计划

Wei Yang, Jinwei Xiao, Hongming Zhang, Qingyang Zhang, Yanna Wang, Bo Xu

机构 * National Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 本文提出 Coarse-to-Fine Grounded Memory，通过 LLM 实现粗到细的记忆 grounding，以提升代理在复杂规划任务中的灵活性和适应性。

Comments Accepted to EMNLP 2025 Main Conference;27 pages,15 figures

LOCA-bench: Benchmarking Language Agents Under Controllable and Extreme Context Growth

LOCA-bench: 评估在可控和极端上下文增长下的语言代理

Weihao Zeng, Yuzhen Huang, Junxian He

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

AI总结 LOCA-bench通过可控和极端上下文增长评估语言代理的能力，提供长上下文代理的基准测试平台。

How Implicit Bias Accumulates and Propagates in LLM Long-term Memory

隐性偏见如何在LLM长期记忆中积累和传播

Yiming Ma, Lixu Wang, Lionel Z. Wang, Hongkun Yang, Haoming Sun, Xin Xu, Jiaqi Wu, Bin Chen, Wei Dong

机构 * International Research Center for Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China ； Chongqing Research Institute of Harbin Institute of Technology, Chongqing, China ； College of Computing ； Data Science, Nanyang Technological University, Singapore ； Department of Management ； Marketing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong ； Haide College, Ocean University of China, Qingdao, China ； School of Computer Science, The University of Sheffield, Sheffield, UK ； Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM长期记忆中隐性偏见的积累与传播，提出动态内存标记方法以缓解偏见问题。

Comments Under review, and the first two authors contribute equally

GENERator: A Long-Context Generative Genomic Foundation Model

生成器：一种长上下文生成基因组基础模型

Wei Wu, Qiuyi Li, Yuanyuan Zhang, Zhihao Zhan, Ruipu Chen, Mingyang Li, Kun Fu, Junyan Qi, Yongzhou Bao, Chao Wang, Yiheng Zhu, Zhiyun Zhang, Jian Tang, Fuli Feng, Jieping Ye, Yuwen Liu, Hui Xiong, Zheng Wang

机构 * Equal Contribution 12pt Senior Authorship 0.15in 1Alibaba Cloud Computing, Beijing, China 0.05in 2Zhongguancun Academy, Beijing, China 0.05in 3Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China 0.05in 4University of Science ； Technology of China, Hefei, China 0.05in 5State Key Laboratory of Genome ； Multi-omics Technologies, Shenzhen Branch, Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Key Laboratory of Livestock ； Poultry Multi-Omics of MARA, Agricultural Genomics Institute at Shenzhen, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen, China 0.05in 6Innovation Group of Pig Genome Design ； Breeding, Research Centre for Animal Genome, Agricultural Genomics Institute at Shenzhen, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen, China 0.05in 7The Hong Kong University of Science ； Technology (Guangzhou), Guangzhou, China 0.05in 8The Hong Kong University of Science ； Technology , Hong Kong SAR, China 0.05in 9Mila - Qu\'ebec AI Institute, Montr\'eal, Canada 0.05in 10University of Montr\'eal, Montr\'eal, Canada 0.05in 11HEC Montr\'eal, Montr\'eal, Canada 0.05in 12CIFAR AI Chair, Canada 0.05in 13Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA 0.15in to 纠错

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

AI总结 GENErator是一种长上下文生成基因组基础模型，通过大规模预训练实现高效基因组解读与可编程序列设计。

Analysis of LLM Vulnerability to GPU Soft Errors: An Instruction-Level Fault Injection Study

LLM对GPU软错误的脆弱性分析：一项指令级故障注入研究

Duo Chai, Zizhen Liu, Shuhuai Wang, Songwei Pei, Cheng Liu, Huawei Li, Shangguang Wang

机构 * School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School), Beijing University of Posts and Telecommunications（计算机学院（国家试点软件工程学院），北京邮电大学） ； State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（处理器国家重点实验室，中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过指令级故障注入研究，分析了LLM对GPU软错误的脆弱性，揭示了模型架构、参数规模和任务复杂性对可靠性的影响，为设计更有效的容错机制提供了新见解。

Comments 14 pages, 13 figures

Reducing Hallucinations in Language Model-based SPARQL Query Generation Using Post-Generation Memory Retrieval

通过生成后记忆检索减少基于语言模型的SPARQL查询生成中的幻觉

Aditya Sharma, Christopher J. Pal, Amal Zouaq

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究院） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 本文提出PGMR框架，通过生成后记忆检索减少语言模型生成SPARQL查询时的URI幻觉，提升查询准确性和系统鲁棒性。

How Does Personalized Memory Shape LLM Behavior? Benchmarking Rational Preference Utilization in Personalized Assistants

个性化记忆如何塑造大语言模型行为？个性化助手中的理性偏好利用基准测试

Xueyang Feng, Weinan Gan, Xu Chen, Quanyu Dai, Yong Liu

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

AI总结 本研究提出RPEval基准，通过分析个性化记忆对LLM行为的影响，引入RP-Reasoner方法，有效缓解非理性个性化问题。

Continuum Memory Architectures for Long-Horizon LLM Agents

连续记忆架构用于长周期大语言模型智能体

Joe Logan

机构 * Mode7 GK Tokyo, Japan（Mode7 GK东京） 纠错

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

AI总结 连续记忆架构通过持久存储和动态更新机制，解决了长周期大语言模型智能体在记忆积累、修改和消歧方面的局限性，同时揭示了该架构在延迟、漂移和可解释性方面的挑战。

Comments 10 Pages

What Do LLM Agents Know About Their World? Task2Quiz: A Paradigm for Studying Environment Understanding

LLM代理对其世界的了解程度如何？Task2Quiz：一种研究环境理解的范式

Siyuan Liu, Hongbang Yuan, Xinze Li, Ziyue Zhu, Yixin Cao, Yu-Gang Jiang

机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Task2Quiz范式，通过评估代理对环境的理解能力，揭示任务成功与环境理解之间的差异，并指出主动探索和细粒度状态表示是提升自主代理泛化能力的关键瓶颈。

PrivGemo: Privacy-Preserving Dual-Tower Graph Retrieval for Empowering LLM Reasoning with Memory Augmentation

PrivGemo: 保护隐私的双塔图检索用于增强LLM推理的记忆增强

Xingyu Tan, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Xin Yuan, Liming Zhu, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Data61, CSIRO（Data61，CSIRO） 纠错

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

AI总结 PrivGemo通过双塔设计和隐私保护机制，实现隐私保护的图检索增强推理，提升LLM在知识密集型任务中的推理能力。

Beyond Dialogue Time: Temporal Semantic Memory for Personalized LLM Agents

超越对话时间：面向个性化LLM代理的时序语义记忆

Miao Su, Yucan Guo, Zhongni Hou, Long Bai, Zixuan Li, Yufei Zhang, Guojun Yin, Wei Lin, Xiaolong Jin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； School of Computer Science, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TSM，一种面向个性化LLM代理的时序语义记忆框架，通过建模语义时间和持续记忆，提升对话任务的准确性和持续性。

NeuroGenPoisoning: Neuron-Guided Attacks on Retrieval-Augmented Generation of LLM via Genetic Optimization of External Knowledge

NeuroGenPoisoning: 通过神经引导对抗LLM检索增强生成中的外部知识注入

Hanyu Zhu, Lance Fiondella, Jiawei Yuan, Kai Zeng, Long Jiao

机构 * University of Massachusetts Dartmouth（马萨诸塞大学达特茅斯分校） ； George Mason University（乔治·梅森大学） 纠错

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

AI总结 NeuroGenPoisoning通过神经引导和遗传优化生成对抗性外部知识，有效解决RAG中的知识冲突并提高污染成功率。

Intrinsic Memory Agents: Heterogeneous Multi-Agent LLM Systems through Structured Contextual Memory

内在记忆代理：通过结构化上下文记忆实现异构多代理LLM系统

Sizhe Yuen, Francisco Gomez Medina, Ting Su, Yali Du, Adam J. Sobey

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； King’s College London（伦敦大学国王学院） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出内在记忆代理，通过结构化上下文记忆提升多代理LLM系统在复杂任务中的表现，展现更高的设计质量和一致性。

PIMphony: Overcoming Bandwidth and Capacity Inefficiency in PIM-based Long-Context LLM Inference System

PIMphony: 逾越基于PIM的长上下文LLM推理系统的带宽和容量低效问题

Hyucksung Kwon, Kyungmo Koo, Janghyeon Kim, Woongkyu Lee, Minjae Lee, Gyeonggeun Jung, Hyungdeok Lee, Yousub Jung, Jaehan Park, Yosub Song, Byeongsu Yang, Haerang Choi, Guhyun Kim, Jongsoon Won, Woojae Shin, Changhyun Kim, Gyeongcheol Shin, Yongkee Kwon, Ilkon Kim, Euicheol Lim, John Kim, Jungwook Choi

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

AI总结 PIMphony通过三种协同设计技术解决基于PIM的长上下文LLM推理系统的带宽和容量低效问题，显著提升吞吐量和效率。

Comments 21 pages, 20 figures, Accepted to 2026 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture

Rethinking Memory in LLM based Agents: Representations, Operations, and Emerging Topics

重新思考基于大语言模型的智能体中的记忆：表示、操作与新兴主题

Yiming Du, Wenyu Huang, Danna Zheng, Zhaowei Wang, Sebastien Montella, Mirella Lapata, Kam-Fai Wong, Jeff Z. Pan

机构 * The Chinese University of Hong Kong Hong Kong China ； The University of Edinburgh Edinburgh UK ； The Hong Kong University of Science ； Huawei Technologies Research \& Development (UK) Limited Edinburgh UK ； The Chinese University of Hong Kong ； The University of Edinburgh ； Huawei Technologies Research \& Development (UK) Limited 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的智能体中记忆的分类框架，涵盖参数型与上下文型记忆，定义六个核心操作，并揭示四个关键研究方向。

MemR$^3$: Memory Retrieval via Reflective Reasoning for LLM Agents

MemR$^3$: 通过反思推理实现LLM代理的记忆检索

Xingbo Du, Loka Li, Duzhen Zhang, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 MemR$^3$通过反思推理实现LLM代理的记忆检索，提升检索准确性和闭环控制能力。

Comments 16 pages, 6 figures

The Traitors: Deception and Trust in Multi-Agent Language Model Simulations

背叛者：多智能体语言模型模拟中的欺骗与信任

Pedro M. P. Curvo

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 The Traitors通过多智能体模拟研究LLM在社交互动中的欺骗与信任问题，揭示先进模型在欺骗能力与检测能力上的不对称性。

Comments 9 main pages, 31 pages

Input Order Shapes LLM Semantic Alignment in Multi-Document Summarization

输入顺序影响多文档摘要中LLM语义对齐

Jing Ma

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 研究发现输入顺序显著影响LLM在多文档摘要中的语义对齐，优先位置的文章对摘要的语义相似性有显著影响。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables

Tangram: Accelerating Serverless LLM Loading through GPU Memory Reuse and Affinity

Tangram: 通过GPU内存重用和亲和力加速无服务器LLM加载

Wenbin Zhu, Zhaoyan Shen, Zili Shao, Hongjun Dai, Feng Chen

机构 * Shandong University（山东大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 Tangram通过GPU内存重用和亲和力调度技术，显著提升无服务器LLM的加载速度和冷启动性能

irace-evo: Automatic Algorithm Configuration Extended With LLM-Based Code Evolution

Camilo Chacón Sartori, Christian Blum

机构 * Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnology (ICN2), CSIC and BIST（加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所（ICN2）、西班牙国家科研学院（CSIC）和巴塞罗那技术研究所（BIST）） ； Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC)（人工智能研究所（IIIA-CSIC）） 纠错

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

TAMO: Fine-Grained Root Cause Analysis via Tool-Assisted LLM Agent with Multi-Modality Observation Data in Cloud-Native Systems

Xiao Zhang, Qi Wang, Mingyi Li, Yuan Yuan, Mengbai Xiao, Fuzhen Zhuang, Dongxiao Yu

机构 * School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） 纠错

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

Scalable Processing-Near-Memory for 1M-Token LLM Inference: CXL-Enabled KV-Cache Management Beyond GPU Limits

Dowon Kim, MinJae Lee, Janghyeon Kim, HyuckSung Kwon, Hyeonggyu Jeong, Sang-Soo Park, Minyong Yoon, Si-Dong Roh, Yongsuk Kwon, Jinin So, Jungwook Choi

机构 * Hanyang University（翰阳大学） 纠错

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

Tagging-Augmented Generation: Assisting Language Models in Finding Intricate Knowledge In Long Contexts

Anwesan Pal, Karen Hovsepian, Tinghao Guo, Mengnan Zhao, Somendra Tripathi, Nikos Kanakaris, George Mihaila, Sumit Nigam

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Amazon OTS（亚马逊OTS） ； Amazon Catalog AI（亚马逊目录人工智能） 纠错

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

Comments Paper accepted at EMNLP 2025

deepSURF: Detecting Memory Safety Vulnerabilities in Rust Through Fuzzing LLM-Augmented Harnesses

Georgios Androutsopoulos, Antonio Bianchi

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

Comments At IEEE S&P 2026

DrunkAgent: Stealthy Memory Corruption in LLM-Powered Recommender Agents

Shiyi Yang, Zhibo Hu, Xinshu Li, Chen Wang, Tong Yu, Xiwei Xu, Liming Zhu, Lina Yao

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

An LLM-Powered AI Agent Framework for Holistic IoT Traffic Interpretation

Daniel Adu Worae, Spyridon Mastorakis

机构 * University of Notre Dame（内布拉斯加大学达灵顿分校） 纠错

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

Squeezed Attention: Accelerating Long Context Length LLM Inference

Coleman Hooper, Sehoon Kim, Hiva Mohammadzadeh, Monishwaran Maheswaran, Sebastian Zhao, June Paik, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer, Amir Gholami

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

Comments 22 Pages

Journal ref ACL 2025

MTOS: A LLM-Driven Multi-topic Opinion Simulation Framework for Exploring Echo Chamber Dynamics

Dingyi Zuo, Hongjie Zhang, Jie Ou, Chaosheng Feng, Shuwan Liu

机构 * Sichuan Normal University, College of Computer Science（四川师范大学计算机学院） ； University of Electronic Science and Technology of China, School of Information and Software Engineering（电子科技大学信息与软件工程学院） 纠错

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

Comments 14 pages, 11figures

How Memory Management Impacts LLM Agents: An Empirical Study of Experience-Following Behavior

Zidi Xiong, Yuping Lin, Wenya Xie, Pengfei He, Zirui Liu, Jiliang Tang, Himabindu Lakkaraju, Zhen Xiang

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of Minnesota-Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） 纠错

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