Meta 论文 MemoProBench:前沿模型主动介入记忆任务最高仅 15%
RulinShao · x · 2026-10-23
Meta 实习团队发布 MemoProAgent 论文与 MemoProBench 基准,研究「记忆驱动的主动式助手」:助手不再被动回答,而要判断是否、何时主动开口。
- 基准设计:自我中心视频 + 平均约 618K token 的全年用户记忆(干扰丰富),配合人工校验的触发窗口,内容与时机联合打分。
- 关键发现:所有基线(含前沿模型)最高仅 15%。控制实验显示,给 GPT-5.3-Chat oracle 证据和时机可达 96%,让它自己选时机降到 38%,检索代替 oracle 证据再降到 15%——内容和时机缺一不可。
- 方法:图结构组织记忆 + 「值得打断」门控的即插即用框架,无训练将 Qwen3.8-27B 从 <10% 提至 37.5%,RL 后训练进一步推到 42.4%。
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