arXiv · NLP· Xinying Qian, Ying Zhang, Yu Zhao, Xubo Liu, Baohang Zhou, Jeff Z. Pan·· 5 小时前AI 评分42
ETAMem：解耦与对齐异质记忆的长期对话智能体框架
ETAMem: Decoupling and Aligning Heterogeneous Memory for Long-Term Conversational Agents
AI 导读
论文提出多视角记忆框架 ETAMem，在 LoCoMo 和 LongMemEval-S 数据集上分别实现 12.46% 和 7.96% 的相对准确率提升。 该框架通过解析原子记忆单元，构建事件、情感和时间三个互补层级视图，并利用基于熵的检索分配查询预算。实验结果证明不同记忆视图具有互补优势，提升了 LLM 长期对话的连贯性与个性化。
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