UpliftMem：用集合级执行增益学习 Agent 记忆检索¶

复现级别：L1 uplift 与 probe 机制。 实现同 executor 的 paired uplift 和相关 Gaussian EVSI 选择。

论文信息¶

字段	内容
论文链接	arXiv v1
公司/机构	Beihang University
首次公开日期	2026-09-29（arXiv v1）
原文开源代码	否：截至 2026-09-30 未找到原作者仓库
Adapter	`upliftmem`
本地复现代码	`src/auto_research/agent_research/latest_20260930_followup.py`

背景与主要改动¶

相关记忆不一定提升执行。UpliftMem 以同一冻结 executor 在“使用完整 memory set”和“不使用 memory”时的结果差作为 supervision，并在集合级建模互补、冗余和冲突。候选集合太多无法全跑时，用相关 Gaussian 后验下的 EVSI 把额外 rollout 分配给最可能改变局部检索决策的集合。

原论文关键图¶

原论文 Figure 1，展示相关 memory 仍可能产生负 uplift，以及未执行集合的反馈缺口。图片来自原论文，版权归原作者所有。

本地复现¶

本地 set_level_uplift 强制 paired treatment/control；gaussian_evsi 在固定 posterior 上选 probe；三种子机制结果见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。未实现完整 set constructor、共享 scorer、ALFWorld/WebShop/BigCodeBench 执行器，因此只作为机制与评测基础设施。