Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 8 октября 2026 года] Название: Что следует признавать и как представлять: Управление постоянной памятью в агентах LLM View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Постоянная память может улучшить индивидуализацию агентов LLW, но также может вызвать сикофансию и перекрестную утечку. Мы проводим различие между двумя решениями по вопросам управления: принятие, которое определяет то, что отозванная информация входит в рабочий контекст, и представление, где определяется порядок выражения принятой информации. Мы внедряем два проекта, предусматривающих использование времени для вывода данных без переподготовки: ввод данных с использованием фактора (FC), который позволяет оценивать всю информацию о памяти, и допуск семантических данных (PS), в результате чего данные размножаются на типографские единицы; оба этих варианта преобразуют установленные атрибуты в решения по вопросам отбора через детерминистскую политику. Мы оцениваем четырехкомпонентный комплекс разработки и внешний контрольный показатель, предусматривающий четыре задачи по 300 выборкам. По сравнению с дословным впрыском FC и PS сокращают совокупные коэффициенты отказа, оцениваемые судьями по внешнему контрольному показателю на 6,7% и 8,8% (p = 2.7e-7 и 4.1e-12), а объем сквозной утечки в процессе развития достигает 29,5 процентных пункта. Исходный показатель, обусловленный запросами, не свидетельствует о каких-либо существенных изменениях в объективной фактической…
Что следует признать и как представить: управление постоянной памятью в Агенствах ЛЛМ
arXiv:2610.11188v1 Annuales Type: New Habstractive: Stepent member может улучшить персонализацию агентов LLM, но также и вызвать сикофентность и утечку через поперечное место. Мы проводим различие между двумя решениями по вопросам управления: принятие, которое определяет то, что отозванная информация входит в рабочий контекст, и представление, где определяется порядок выражения принятой информации. Мы внедряем два проекта, предусматривающих использование времени для вывода данных без переподготовки: ввод данных с использованием фактора (FC), который позволяет оценивать всю информацию о памяти, и допуск семантических данных (PS), в результате чего данные размножаются на типографские единицы; оба этих варианта преобразуют установленные атрибуты в решения по вопросам отбора через детерминистскую политику. Мы оцениваем четырехкомпонентный комплекс разработки и внешний контрольный показатель, предусматривающий четыре задачи по 300 выборкам. По сравнению с дословным впрыском FC и PS сокращают совокупные коэффициенты отказа, оцененные судьями по внешнему контрольному показателю на 6,7% и 8,8% (p = 2.7e-7 и 4.1e-12), а междоменная утечка, установленная для разработки, снижается на u