arXiv · cs.AI· Yichen Liu, Anna Min, Yinzhi Wang, Yuhang Yao, Yichen Han, Rui Zhang, Jiantao He, Zhiheng Li, Yingying Qi, Haoran Xu, Zhimin Ding, Yuxin Tang, Qi You, Lynn Ai, Eric Yang, Lewei He, Tianyu Shi·· 1 天前
SEDM通过选择性共享与门控提升智能体记忆效用
SEDM: Selective Self-Evolving Distributed Memory for Agents
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作者：Yichen Liu, Anna Min, Yinzhi Wang, Yuhang Yao, Yichen Han, Rui Zhang, Jiantao He, Zhiheng Li, Yingying Qi, Haoran Xu, Zhimin Ding, Yuxin Tang, Qi You, Lynn Ai, Eric Yang, Lewei He, Tianyu Shi
研究任务与主要进展
SEDM是一种选择性自进化分布式记忆框架，同时决定智能体共享哪些记忆以及接收者何时使用记忆；发送端通过成对执行测试、相关性排序和效用测量筛选并抽象记忆，接收端用Calibrated Memory Gating（CMG）在单次前向传播中预测使用记忆前后的成功概率。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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