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UniMem：情景记忆到参数记忆的互补路由

保真度：实现论文可隔离的核心状态与更新机制，并在统一公开数据或确定性 mini-suite 上运行；不把轻量机制实验写成原规模大模型复现。

论文信息

字段 内容
论文链接 UniMem：情景记忆到参数记忆的互补路由（arXiv 2607.26017）
公司 / 机构 CASIA / UCAS / Peking University / University College London
首次公开日期 2026-07-28
原作者代码 截至 2026-07-29 未发现官方公开仓库
本地 adapter / 算法键 unimem
本地复现代码 src/auto_research/agent_research/

原始论文总结

背景与主要改动

新颖任务先进入 episodic buffer；反复出现且可靠的执行模式再被自路由控制器固化到可扩展 parametric memory。

flowchart LR
    X["无边界任务流"] --> R["routing token"]
    R --> E["episodic buffer"]
    R --> P["parametric memory"]
    E --> C["可靠模式 consolidation"]
    C --> P

原论文关键图

UniMem：情景记忆到参数记忆的互补路由 原论文 Figure 1

原论文 Figure 1（关键图）：展示原论文的整体流程、关键阶段及其数据流向。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式

\[ z_t=\operatorname{Route}_\theta(x_t),\quad M_p\leftarrow M_p\oplus\operatorname{Consolidate}(M_e)\ \text{if recurrence}\ge\tau. \]

论文离线与线上效果

在长程流式任务上保持执行 fidelity，三个 backbone 平均提高 4.0 个 EM 点。 论文没有报告生产线上 A/B，因此本站只保留离线/环境评测口径。

本地复现

EvoMem mini-suite 实现 episodic route、复现频次阈值、parametric route 和 consolidation 统计。

指标 UniMem
joint success 1.0000
average cost 0.5200
episodic / parametric / consolidation 24 / 96 / 12 
auto-research agent-eval --method unimem --episodes 120 --seed 42

固定 seed 指标见 agent-20260729-seed42.json。

复现边界

参数记忆是结构化模式表，不是扩展 LLM 权重块；验证稳定性/可塑性路由逻辑。