arXiv cs.CL· Di Lu, Zechen Li, Hao Xue·· 10 小时前AI 评分38
Chain on Demand（CoD）：把长对话记忆的证据组织推迟到查询时
Chain on Demand: Deferred Evidence Organization for Long-Term Conversational Memory
AI 导读
研究者提出 Chain on Demand（CoD），一种在不变的轮级记忆之上、于查询时临时构建证据链的框架，按查询相关性、词汇多样性和新覆盖查询词分配固定锚点预算，再确定性还原锚点所在会话邻域。
正文 · AI 翻译
摘要：长期对话记忆面临时序错配问题：写入时摘要与图谱在未知未来查询的情况下组织历史，而独立检索可能将有限的证据预算分配给冗余或碎片化的对话轮次。我们提出按需链（Chain on Demand，CoD），这是一个在不变的轮次级记忆之上进行查询时证据组织的框架。给定一个宽泛的候选池，CoD 通过依据查询相关性、相对于已选锚点的词汇多样性以及新覆盖的查询词来分配固定锚点预算，构建临时证据链，随后确定性地恢复每个已选锚点同一会话的邻域。所得证据链仅用于当前查询，而底层对话记忆保持不变。在对全部 1,986 个 LoCoMo 问题的配对比较中，CoD 在 1,540 个非对抗性问题上达到 82.2% 的准确率，在全部 1,986 个问题上达到 76.3%。在 LongMemEval-S 上，一个同时索引用户和助手轮次的固定配置在全部 500 个问题上获得 86.6% 的准确率。这些结果表明，长期记忆可以保留原始对话，同时将证据组织推迟到信息需求已知之时。
| 评论： | 19 页，2 幅图，6 张表 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.02480 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.02480v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.02480 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Di Lu [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 2 日星期一 03:54:52 UTC（269 KB）
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