12:12
官方账号arXiv cs.AI@Xiawei Yue, Boran Wang, Xiaoqing Zhang, Shuxin Zheng, Ziwei Zhang
推荐理由：智能体记性差？HiGram 把记忆做成层级图，更新时只改相关路径，省 token 还更准，论文里有基准对比。
多跳检索
共 1 条相关 AI 资讯
8月6日
12:12
现有图记忆方法把记忆都放进平面图，历史信息积累后检索会混入无关上下文。HiGram 提出粗到细的分层记忆结构，用上层节点和 MemoryUnits 减少检索噪声。它用查询和更新条件化的 MicroGraph 做路径级定位，再对单元内和单元间依赖做协调重写。在长期会话问答和冲突感知记忆评估基准上，HiGram 相比基线在答案质量和 token 效率上都有提升。