爱丁堡等团队提出 RoMem:用相位旋转处理过期知识,时序推理提升 2-3 倍
Roger_M_Taylor · x · 2026-09-17
爱丁堡大学、Lightspeed 与圣安德鲁斯大学联合发布 RoMem(EMNLP 2026 Main 论文),一个即插即用的时序知识图谱模块,解决 agent 记忆中"过期事实只是被遮蔽、从未删除"的问题。三行代码即可接入。
核心思想:
- 旋转而非删除:过时事实在查询时通过向量相位旋转"退场",不做物理删除
- 预训练 Semantic Speed Gate:给每类关系打"变化速度"分——bornin 几乎不变,worksat 快速过期,对未见关系可零样本泛化
- 时间是连续函数而非标签:任意时间戳(含训练中未见过的日期)都能处理
效果:在时序知识图谱补全上达到 SOTA(ICEWS05-15 上 72.6 MRR);应用到 agent 记忆时,时序推理基准 MultiTQ 上 MRR 和答案准确率提升 2-3 倍,静态记忆能力零损失,混合基准 LoCoMo 上同样领先。论文与代码均已公开。
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