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Memory Is a Derivation: Distributed-Evidence Paradox in Long
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AI 综述
2026-09-30，arXiv 发布论文提出 DerivAudit 框架，用于审计长期智能体的持久记忆是否真正由交互历史支持。研究发现，仅靠作者提供的引用时，近 60% 看似无支持的记忆在扩大证据后可被恢复，但 17-21% 仍无支持；且扩大证据本身会使两个骨干模型上的准入可靠性恶化。
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最新进展9月30日 12:00
论文发布并公开 DerivAudit 框架，指出扩大证据虽能恢复部分记忆支持，但会降低模型准入可靠性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Artificial Intelligence精选记忆是一种推导：长期智能体中的分布式证据悖论
论文提出 DerivAudit 框架，审计长期智能体的持久记忆是否真正由交互历史支持。研究发现，仅靠作者提供的引用时近 60% 看似无支持的记忆在扩大证据后可被恢复，但 17-21% 仍无支持，且扩大证据本身会使两个骨干模型上的准入可靠性恶化。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。