University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Filesystem-Based Memory for LLM Agents: Organization, Evolution, and Sustainability

面向LLM智能体的基于文件系统的内存：组织、演化与可持续性

Sizhe Zhou, Sheldon Yu, Hui Wei, Junda Wu, Siru Ouyang, Yizhu Jiao, Shijia Pan, Julian McAuley, Yu Zhang, Tong Yu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of California, Merced（加利福尼亚大学默塞德分校） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

AI总结 本研究首次系统探索面向LLM智能体的基于文件系统的内存，定义三个智能体角色开展实验，发现有组织存储可减半检索成本，但多数智能体组织会退化，工具集对存储形态的影响与更换模型相当，将文件系统设为智能体内存的设计空间。

Comments 59 pages, 12 figures, 18 tables

DuplexGen: Adaptive Synthesis of Human-AI Turn-Taking Dialogues

DuplexGen：人机交替对话的自适应合成

Takyoung Kim, Kang-wook Kim, Sang Hoon Woo, Julia Hirschberg, Gunhee Kim, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。

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