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TIDER：用强化学习定位时间窗口，改进 LLM 智能体长期记忆检索
论文提出 TIDER，一个时间感知的智能体检索框架。核心是一个用强化学习训练的 1.7B 时间区间定位器，在检索阶段先推断证据所在的时间窗口，再将时间通道与语义通道结果合并重排，解决语义相似但时间错位的记忆挤掉目标证据的问题。在 LifeBench 上达到 61.52%（提升 8.82%），在 LoCoMo 上达到 78.96%（提升 3.66%），两项均为当前最优成绩。方法借鉴人类情景记忆中的时间邻近效应，用组合奖励把稀疏的答案监督转化为细粒度检索反馈。
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记忆检索总被时间对不上的相似内容干扰？这篇提出 TIDER，用 1.7B 小模型+RL 定位时间窗口再检索，LifeBench 和 LoCoMo 两个基准都刷新了纪录。
3 sources41° AI heatLast updated 2026/10/16 15:16:50
Evidence
3 sourcesConflict check
Dedup data only shows that these sources discuss the same event, not that they agree. There is no structured supporting or refuting evidence yet, so no conflict is inferred automatically.