University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

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

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。