יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

CAVE-Mem: תקינות-מודע חווית לאימות זיכרון

CAVE-Mem: Boundary-Aware Experience Validation for Memory Search
CAVE-Mem היא תשתית חינמית שמייצגת חוויה כפעולן התערבות סוגרגלי, עם תנאי יישור, גבול ומועיל. CAVE-Mem מקבלת תשובה ראשונית לחיפוש זיכרון, ואז מאפשרת לפעולן לשנות אותה רק אם הפעולן מתאים לסביבה הנוכחית, חוזה התשובה, גבול הראיות ומועיליות חצויה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.00238v1 Announce Type: cross Abstract: Long-term memory agents increasingly rely on it- erative search and reusable experience to answer questions over large personal, factual, or narrative histories. However, current experience-memory systems largely optimize relevance: they re- trieve past search lessons that appear similar to the current state and inject them into the prompt. A relevant experience can still be harmful when the memory substrate, question intent, answer granularity, or evidence boundary changes. We propose CAVE- Mem, a training-free framework that represents experience as a typed intervention operator with applicability, boundary, and utility conditions. CAVE-Mem first obtains a base memory-search answer, then allows an operator to change it only if the oper- a
קרא במקור המקורי