T²Mem：将记忆构建推迟到推理阶段的测试时记忆框架

T²Mem 提出一种测试时记忆构建框架，把记忆构建从离线推迟到推理阶段，随推理过程逐步构建针对查询的记忆。该方法离线仅抽取轻量的 episode 级元数据作为检索线索，并保留指向原始交互的链接以重建跨 episode 依赖；在 LoCoMo 和 LongMemEval 上，T²Mem 在不同 backbone LLM 上持续优于强基线，同时大幅降低记忆构建开销，代码已公开。