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Mnemon: Raw Records, Fast Judgments, Slow Thoughts¶
复现级别:L1 核心机制诊断。 执行 raw-record 检索和有界 view;未加载 Jev checkpoint 或复述 LoCoMo 分数。
论文信息¶
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 论文链接 | Mnemon: Raw Records, Fast Judgments, Slow Thoughts |
| 公司/机构 | 原文未列机构(按第一作者署名单位) |
| 首次公开日期 | 2026-09-28(arXiv v1) |
| 原文开源代码 | 否:截至 2026-09-30 未找到原作者公开仓库 |
| Adapter / 方法 | mnemon |
| 本地复现代码 | src/auto_research/agent_research/latest_20260930_closure.py |
原始论文总结¶
背景与主要改动¶
保存原始带日期记录,由慢速规划生成搜索、快速 Jev 判断记录是否需要,再在预算内构造供原回答模型使用的小视图。
flowchart LR
I[公开输入/当前状态] --> M[mnemon 核心机制]
M --> A[可审计中间量]
A --> O[输出/更新状态]
原论文关键图¶
原论文 Figure 2(关键图):展示原论文方法的总体设计和关键组成。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¶
本地 reference kernel 保留论文决定性的门控、掩码、递归、信用权重或晋级条件;测试同时检查梯度隔离、类型边界和确定性。
论文离线与线上效果¶
论文中的 benchmark、速度或训练曲线属于原文结果。本地三种子 mini-suite 仅检验机制和不变量,不与论文规模结果横比,也不外推线上收益。
本地复现¶
三种子诊断见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。其中 diagnostic_only=true,不能进入正式能力排名。
复现边界¶
执行 raw-record 检索和有界 view;未加载 Jev checkpoint 或复述 LoCoMo 分数。
