arXiv · Information Retrieval· Haohao Qu, Yongcheng Jing, Chun Hin Chan, Shanru Lin, Wenqi Fan, Dacheng Tao·· 7 小时前AI 评分39
ReMem：重新思考长上下文推荐智能体中的感知与记忆
ReMem: Rethinking Perception and Memory in Long-Context Recommendation Agents
AI 导读
ReMem 提出一种结合 OCR 多模态感知与时间演化动态记忆的推荐智能体框架，通过截图而非原始 HTML 进行商品感知，并采用分块序列记忆更新策略以线性推理复杂度处理任意长上下文。实验在三个数据集上平均提升 5.16%，覆盖搜索、排序与判断三个任务。论文为 arXiv 预印本，工作仍在进行中。
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