arXiv cs.AI· Shuning Zhang, Tenghao Ji, Jingruo Chen, Eryue Xu, Bohao Chu, Xin Yi·· 4 小时前AI 评分36
ConMem：用反事实多场景探测解决 LLM 记忆错位
ConMem: Counterfactual Multi-Scenario Probing for Resolving LLM Memory Misalignment
AI 导读
ConMem 把 LLM 智能体的记忆保留决策重构为前瞻性反事实因果推断，并配套发布含 1,079 条案例的 MemAlign 基准。它合成反事实交互场景，从任务执行、无关不变性检查和风险敏感边界三方面审计下游干预效果。实验显示其达 75.16% 准确率、64.15% 平衡准确率、65.31% Macro-F1，缓解过度保留偏差且不牺牲个性化。
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