KEEPER：为长时程 LLM 智能体学习控制充分的文本记忆

KEEPER 提出自洽性偏差概念，旨在识别递归文本记忆中已有错误声称的持续存在。该框架在共享递归接口下对比分析了四个辅助目标，其中奖励相关预测在离线强化学习前后均取得最高任务性能。 KEEPER 指出仅靠任务表现无法确立记忆可靠性，建议将错误持续性与有效信息保留纳入评估体系。