吉林大学 DEEP 团队提出 MemAdapter：用反事实推理缓解长期记忆引发的谄媚问题

吉林大学 DEEP 团队提出 MemAdapter 框架，用反事实推理缓解 LLM 智能体因长期记忆而产生的谄媚问题——即便记忆客观正确，也可能让智能体过度迎合用户历史信念。该框架包含反事实归纳、上下文感知反思和基于证据的推理三个组件，在三个基准上持续提升记忆可靠性。代码已在 github.com/DEEP-JLU/MemAdapter 开源。