研究者提出免训练智能体自进化记忆框架Hippo

2026年10月20日，研究人员在 arXiv 上提出了受海马体选择性编码与回放机制启发的免训练智能体外部记忆框架 Hippo。该框架旨在使大语言模型在无需更新模型参数的前提下实现自我演化。Hippo 通过比对同一任务的多次尝试来提炼可复用决策，并结合现有记忆合并重叠内容并解决冲突，避免了因单纯累积经验而导致的后期性能衰退。在 SWE-bench Verified、WebArena 和 Mind2Web 基准上的实验表明，Hippo 实现了性能提升，且保留的经验数量大幅减少。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。