arXiv 自然语言处理· Xinying Qian, Ying Zhang, Yu Zhao, Xubo Liu, Baohang Zhou, Jeff Z. Pan·· 5 小时前AI 评分34
ETAMem：面向长程对话智能体的异构记忆解耦与对齐框架
ETAMem: Decoupling and Aligning Heterogeneous Memory for Long-Term Conversational Agents
AI 导读
多视图记忆框架 ETAMem 将长程对话中的异构信息解耦，并组织为事件、情感和时间三个互补的分层视图。该框架采用自适应校准阈值增量维护记忆结构，并通过基于熵的检索机制在各视图间动态分配查询预算。实验显示，ETAMem 在 LoCoMo 和 LongMemEval-S 评测中相对准确率分别提升 12.46% 和 7.96%，同时保持了具有竞争力的 token 效率。
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