arXiv · ML· BHVSP Subrahmanyam, Neeraj Choudhary·· 8 小时前AI 评分24
JointCore：面向 LLM 智能体交互感知记忆选择的基准与基线方法
Beyond Marginal Influence: Interaction-Aware Memory Selection for LLM Agents
AI 导读
针对 LLM 智能体记忆选择中相关性排序无法识别充分子集的问题，研究提出 JointCoreBench 基准和 JointCore 基线。在 6,912 个精确条件下，JointCore 实现了 100.0% 的最小成本充分集恢复，子集评估次数从 30.00 降至 11.13。该方法在 12B-70B 模型族测试中展现了效率优势，但研究明确其尚未达到可部署的记忆压缩标准。
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