arXiv cs.AI / cs.LG 最新· BHVSP Subrahmanyam·· 5 天前AI 评分53
论文提出JointCoreBench基准与JointCore方法，用于LLM智能体记忆充分集选择
Beyond Marginal Influence: Interaction-Aware Memory Selection for LLM Agents
AI 导读
论文提出JointCoreBench基准和JointCore记忆选择基线，用于在冗余或联合必要证据下为LLM智能体挑出能保持全量记忆行为的低成本子集。基准包含九类交互、六个工作流域和精确充分集oracle；在6912个精确条件上，按成本排序的JointCore在100.0%的情况下恢复最小成本充分集，子集评估次数从30.00降到11.13，节省87.8%活跃记忆。
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