University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Memory as a Controlled Process: Learned Adaptive Memory Management for LLM Agents

作为受控过程的记忆：为大语言模型智能体学习自适应内存管理

Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Yuchen Wu, Levina Li, Dong Liu, Xiao Liang, Rui Sun, Yubei Li, Edward Sun, Haozheng Luo, Zhaolu Kang, Aylin Caliskan, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu

机构 * University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 研究LLM智能体内存管理问题，提出MemCon框架将内存操作建模为马尔可夫决策过程，通过在线策略自适应管理内存，该框架与后端无关，实验表明其在多基准测试中优于基线，提升任务成功率并减少令牌消耗。

ELF: A Family of Encoder-Free ECG-Language Models

ELF：无编码器心电图语言模型家族

William Han, Tony Chen, Chaojing Duan, Xiaoyu Song, Yihang Yao, Yuzhe Yang, Michael A. Rosenberg, Emerson Liu, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allegheny Health Network（阿勒格尼医疗网络） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Colorado（科罗拉多大学） ； Allergy and Immunology（过敏与免疫学） 纠错

AI总结 提出三种无编码器架构的ECG语言模型ELF，简化架构和训练流程，在两个数据集上达到或超越现有最优模型。

Comments 34 pages, 12 figures; Accepted to MLHC 2026

STITCHER: Constrained Trajectory Planning in Complex Environments with Real-Time Motion Primitive Search

STITCHER：通过实时运动原语搜索在复杂环境中进行约束轨迹规划

Helene J. Levy, Brett T. Lopez

机构 * VECTR Laboratory, University of California, Los Angeles（VECTR实验室，加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究针对自主高速穿越复杂环境的轨迹规划问题，提出无优化规划框架STITCHER，通过拼接短轨迹段和图搜索实时计算轨迹，经模拟与硬件测试验证其性能优越，能满足多种约束并高速实时规划。