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T²Mem：推理时逐步构建记忆的框架
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv（Computation and Language，一手来源）发布论文，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。论文称代码已开源。目前仅见此一篇报道，尚无后续验证或第三方复现信息。
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最新进展10月12日 12:00
arXiv发布T²Mem论文，称其在LoCoMo与LongMemEval上优于强基线并降低构建开销，代码已开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · Computation and LanguageT²Mem：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。
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