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官方账号arXiv cs.AI@Rong Wu, Daocheng Fu, Licheng Wen, Xuemeng Yang, Shu Zou, Jianbiao Mei, Yuxin Wang, Hairong Zhang, Yu Yang, Tao Hu, Cong Zhang, Botian Shi, Pinlong Cai
推荐理由：MemHarness 让智能体把旧经验改写到当前场景再用，在 ALFWorld 和 WebShop 上比静态记忆基线强不少。
MemHarness
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7月31日
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MemHarness 框架在决策时用统一策略模型批判并重构检索到的经验，而不是像基线那样逐字回放。重构能力通过 GRPO 端到端训练自然涌现，无需额外监督。在 ALFWorld 和 WebShop 两个基准上，MemHarness 显著超过纯 RL 和静态记忆增强基线。分析表明，MemHarness 的重构目标可防止负迁移，并在 OOD 场景中保持鲁棒性。