Meta 发布 ProPerAgent：记忆驱动主动助手准确率从 15% 提至 38%
dair_ai · x · 2026-10-20
Meta 与密歇根州立大学等发布论文 ProPerAgent: Toward Memory-Driven Proactive Assistance，研究「记忆驱动的主动协助」：助手观察用户环境（如 AI 眼镜视角视频），无需用户提问，自主决定何时开口、说什么。
核心问题：在主动式范式中，记忆不再只回答「说什么」，还要判断「何时说」。新基准 ProPerMem 用自我中心视频配以用户长期记忆（平均约 618K tokens）评测，所有基线方法准确率不超过 15%，包括前沿模型。
关键发现：
- 给 oracle 证据时 GPT-5.3-Chat 可达 96%；换成检索降至 38%
- 内容与时机的过滤缺一不可，去掉过滤步骤准确率从 37.3% 跌至 24.0%
ProPerAgent 方案：一个即插即用 harness——模型识别视野内物体，检索模块在图结构记忆库中搜索过往经验/偏好/约束，再由独立 LLM 调用判断该记忆是否值得此刻介入，过滤无关信息。无需任何训练即可将 Qwen3-27B 与 GPT-5.3-Chat 从不足 10% 提升至 37.5% 与 38%；加入轻量 RL 后训练达 42.4%。代码与评测集将开源。
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