T²Mem：测试时记忆构建框架

论文提出 T²Mem，一种把记忆构建推迟到推理阶段的大语言模型记忆框架，在推理过程中逐步构建面向具体查询的记忆。T²Mem 离线提取轻量 episode 级元数据作为检索线索并保留原始交互链接，在 LoCoMo 和 LongMemEval 上跨不同骨干 LLM 稳定优于强基线，同时显著降低记忆构建开销。代码已开源。