预注册研究：Agent记忆用选择替代抽取，成本降约3000倍

一项预注册研究在 LoCoMo 与 LongMemEval 两个基准上，对比 Agent 记忆的两种做法：直接“选择合适的原始对话轮次”，以及“由 LLM 抽取事实条目”。2026 年 10 月 7 日的报道称，在紧预算下，用类型化决策模型 Jev 单次调用选出的原始轮次，表现不劣于抽取式记忆，成本可降至约三千分之一。需要说明的是，该事件早先版本称成本降 3061 倍，后续报道称 3000 倍。目前研究以预注册形式公布对比结果，报道中未见后续复现或扩展的说明。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。