Jev-Mem 论文：用 System-One 控制面让 Agent 记忆构建提速 6.6 倍
rohanpaul_ai · x · 2026-10-25
- 德州大学团队发布 arXiv 论文 Jev-Mem，针对 agentic memory 系统的效率问题：现有方案让 LLM 逐条决定记忆链接、检索停止等小事，生成式调用堆积在关键路径上。
- 灵感来自 System-One/System-Two 认知分工：System-One 控制面用快速轻量打分模型处理记忆分类、关系组织、查询路由、检索预算分配、图遍历与自适应停止；System-Two 推理面只在复杂推理和答案合成时被调用。
- LoCoMo 基准上：LLM-as-a-Judge 总分 0.777，较最强基线相对提升 11.0%；记忆构建时间降至 158 秒（比最快竞品快 6.6 倍）；平均查询延迟 0.93 秒，降低 36.7%。
所属事件:UT Dallas 发布 Jev-Mem:小模型掌控记忆决策,构建提速 6.6 倍(2 条相关)→
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