memory
[Paper Note] Memory Caching: RNNs with Growing Memory, Ali Behrouz+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #LongSequence #One-Line Notes #RecurrentModels Issue Date: 2026-03-08 GPT Summary- Memory Caching（MC）を用いてリカレントモデルのメモリを強化。MCはメモリ状態をキャッシュし、RNNの実効メモリ容量をシーケンス長に応じて拡張する。これにより、O(L)の計算量のRNNとO(L^2)の計算量のTransformersの間でトレードオフを提供。MCのバリアントを実験し、文脈内リコールタスクでTransformersに迫る性能を示し、最先端のリカレントモデルを上回ることを実証。 Comment
元ポスト:
トークンをセグメントに分けて、セグメントごとにメモリの状態をキャッシュとして保存。現在の最新トークンに対するメモリ（online cache)と過去のセグメントごとのキャッシュ(memory soup)の組み合わせによって、outputを計算する。これにより、系列長Lの2乗の計算量から、セグメント長*N*系列長Lの計計算量に落としつつ、transformerのquadraticにメモリ量が増えるが計算が重い、RNNの線形時間でメモリ更新ができるがlong contextにおいては忘却が生じるという性質の良いところ取りをする、という話に見える。
[Paper Note] Anatomy of Agentic Memory: Taxonomy and Empirical Analysis of Evaluation and System Limitations, Dongming Jiang+, arXiv'26, 2026.02
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#Survey #Analysis #NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-03-07 GPT Summary- エージェント記憶システムは、LLMエージェントが長い相互作用を維持し、長期推論を支援するが、経験的基盤が脆弱である。既存のベンチマークは不十分で、評価指標が実用性に合致せず、性能差が大きく、コストも見落とされがちである。本調査では、エージェント記憶を構造的に分析し、4つの記憶構造から成るMAGシステムを提案。主要な問題点として、ベンチマークの飽和、評価指標の妥当性、精度のバックボーン依存、記憶維持によるオーバーヘッドを挙げ、信頼性の高い評価とスケーラブルなシステム設計の方向性を示す。 Comment
元ポスト:
AI Agentの研究に関してtaxonomyが定義されており、研究分野全体の進展を外観するのに良さそう。
[Paper Note] Doc-to-LoRA: Learning to Instantly Internalize Contexts, Rujikorn Charakorn+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #PEFT(Adaptor/LoRA) #FactualKnowledge #One-Line Notes #DownstreamTasks #Test Time Training (TTT) Issue Date: 2026-03-01 GPT Summary- 長い入力を効率的に処理するために、Doc-to-LoRA（D2L）を提案。これはメタラーニングを用いて、単一の前方伝播で情報を効率よく蒸留し、適応型LoRAアダプタを生成する。D2Lにより、推論時のレイテンシとメモリ消費を削減し、文脈を超えてゼロショット精度を向上。実世界のデータセットにおいても、標準的な文脈蒸留を上回る性能を示す。 Comment
- [Paper Note] Text-to-LoRA: Instant Transformer Adaption, Rujikorn Charakorn+, ICML'25, 2025.06
に続く研究。
元ポスト:
ポイント解説:
Doc-to-LoRAの目的は、文書レベルの情報をメモリの内部パラメータとして埋め込むこと。
[Paper Note] AMA-Bench: Evaluating Long-Horizon Memory for Agentic Applications, Yujie Zhao+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #read-later #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-03-01 GPT Summary- LLMを用いた自律エージェントの記憶において、実務的応用と評価基準の間にギャップが存在。これを解消するために、AMA-Benchを提案し、実世界のエージェント軌跡とQAを組み合わせて評価。多くの既存システムが因果性を欠き、類似性ベース検索に制約されている中、因果性グラフとツールを用いたAMA-Agentが性能を向上。AMA-AgentはAMA-Benchで57.22%の正解率を達成し、最強記憶システムのベースラインを11.16%上回る。 Comment
元ポスト:
実際のAgenticなタスクのユースケースに沿ったmemoryの評価方法を提案している研究のようで、非常に重要な研究に見える。実際はチャットベースのやり取りではなく、エージェントと環境が相互作用しながら生成されるtrajectoryで構成され、指示はagentによって生成された客観的な目的を含んでおり、trajectoryには多くのnoisyな結果やsymbolが含まれる。また、agentが現在のstateから環境に作用した結果が返ってくるというチャットベースの言語的なフロートは異なり、stateに基づいた因果関係が存在するという差がある。
ベンチマークの結果ではGPT-5.2が優れていそうに見えるが、GPTの場合は最新のGPT-5.2で評価されているのに、Claudeに関してはClaude Haiku 3.5で評価されているのは気になる。Claude Opus 4.6やGemini-3で評価したらどの程度の性能になるのだろうか。
[Paper Note] REMem: Reasoning with Episodic Memory in Language Agent, Yiheng Shu+, ICLR'26, 2026.02
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#GraphBased #NLP #LanguageModel #AIAgents #ICLR #One-Line Notes #Grounding Issue Date: 2026-03-01 GPT Summary- REMemは、エピソード記憶を構築し推論するための2段階フレームワークを提案する。オフラインでは、経験を時間情報を含む要旨と事実を結びつけたハイブリッド記憶グラフに変換。オンラインでは、エージェント型リトリーバを用いて記憶グラフ上での反復検索を可能にする。包括的な評価により、REMemは最先端システムを大幅に上回り、エピソード回想と推論タスクでそれぞれ3.4%、13.4%の改善を示す。回答不能な質問に対する拒否行動も堅牢であることが確認された。 Comment
元ポスト:
単に知識や事実情報を蓄積するのではなく、過去のイベントに関するsituationalな情報（when,where,who,what)でgroundingをしながら、複数のイベント、タイムラインを跨いでreasoningができるようなepisodic memoryの提案。人間は単に意味情報から記憶を呼び起こすだけでなく、過去のイベントを想起して条件付けした上で時系列になぞって記憶を想起できる能力があることに起因する。
[Paper Note] Test-Time Training with KV Binding Is Secretly Linear Attention, Junchen Liu+, arXiv'26, 2026.02
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#Analysis #NLP #LanguageModel #AIAgents #Test Time Training (TTT) Issue Date: 2026-02-26 GPT Summary- TTTを再定義し、記憶化ではなく学習済み線形アテンションとしての挙動を示す。これにより、アーキテクチャの単純化や効率向上が可能となり、多様なTTTバリアントを体系的に線形アテンションに還元できることが明らかに。 Comment
元ポスト:
pj page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/tttla/
[Paper Note] MemoryArena: Benchmarking Agent Memory in Interdependent Multi-Session Agentic Tasks, Zexue He+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #AIAgents Issue Date: 2026-02-23 GPT Summary- MemoryArenaは、エージェントの記憶と行動を密接に結びつけて評価する新しいベンチマークを提供します。従来の評価は記憶と行動を分離していたが、現実の設定ではこれらは相互依存しています。MemoryArenaは、多セッションのループ内でエージェントが記憶を獲得し、それを用いてタスクを解決する様子を評価します。このベンチマークは、相互依存するサブタスクを含み、ウェブナビゲーションや情報探索などの評価をサポートします。さらに、長文脈記憶ベンチマークで高い性能を示すエージェントが、我々の設定ではうまく機能しないことを示し、現行の評価方法にギャップがあることを明らかにしています。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Learning Personalized Agents from Human Feedback, Kaiqu Liang+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #Personalization #One-Line Notes Issue Date: 2026-02-23 GPT Summary- PAHFは、個ユーザーの嗜好をリアルタイムで学習し続けるためのフレームワークで、三段階のループを実装。具体的には、事前アクションの明確化、嗜好に基づく行動根拠の提供、嗜好変化時のメモリ更新を行う。新たなベンチマークを用いて、エージェントがゼロから嗜好を学び変化に適応する能力を評価し、明示的メモリと二つのフィードバックチャネルの統合が学習速度やパーソナライゼーション誤差の改善に寄与することを実証。 Comment
元ポスト:
ユーザ専用のmemoryを用意しmemory上にユーザのpreferenceを蓄積し更新することによってpersonalizationを実施する。memoryへの更新はcontextやテキストによるフィードバックに基づいて実施される。
[Paper Note] The Pensieve Paradigm: Stateful Language Models Mastering Their Own Context, Xiaoyuan Liu+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #ContextEngineering #One-Line Notes #ContextRot Issue Date: 2026-02-13 GPT Summary- 新しい基盤モデル「StateLM」を導入し、AIが自己管理できる状態を持つエージェントに進化。コンテキストのプルーニングや文書のインデクシングなどのメモリツールを管理することで、モデルは固定ウィンドウの制約から解放されます。StateLMは長文QAやチャットメモリタスクで従来のLLMを一貫して上回り、特にBrowseComp-Plusタスクでは最大52%の精度を達成。私たちのアプローチにより、推論が管理可能なプロセスに変革されます。 Comment
元ポスト:
言語モデルにStateを明示的に持たせて、ツールを用いて動的に過去のcontextから必要なcontextを編集、削除、読み込みなどのコンテキストエンジニアリングが可能なようにRLによって学習するようなアーキテクチャが提案されているように見える。
[Paper Note] SkillRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning, Peng Xia+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #KeyPoint Notes #ContinualLearning #AgentSkills Issue Date: 2026-02-12 GPT Summary- SkillRLは、自動スキル発見と再帰的進化を通じて、LLMエージェントが過去の経験を活用し、高レベルの再利用可能な行動パターンを抽出できるようにする新たなフレームワークです。経験に基づく蒸留を用いて階層的なスキルライブラリを構築し、強化学習中にスキルがエージェントのポリシーと共進化します。このアプローチにより、推論の有用性が向上しつつ、トークンのフットプリントが削減されます。実験はSkillRLが最先端の性能を達成し、堅牢性を保つことを示しました。 Comment
alphaxiv blog: https://www.alphaxiv.org/abs/2602.08234
元ポスト:
AnthropicのAgent Skillsにinspireされた手法で、ベースモデルを環境に対して適用しタスクに対する成功したtrajectoryと失敗したtrajectoryをまず収集する。収集したtrajectoryに対して、teacher modelで「タスクを完了するための戦略的なパターン」と「簡潔な失敗した要因」を生成させ、<スキル名, スキルの具体的なdescription, いつそのスキルを適用するか>によって定義されるスキルを定義する（従来手法は失敗したtrajectoryに関する情報は破棄していた）。スキルは2種類定義されており、汎用的に全てのタスクに適用可能なgenericなスキルと、特定のtask-specificなスキルの2種類によって構成される（この二つのスキルの集合がSKILLBANKと呼ばれる）。genericなスキルは常にポリシーのinstructionに含められ、task-specificなスキルはタスクを実行するたびに意味的な関連性に基づいてtop-kがretrieveされ利用される。これにより初期のSKILLBANKを構築する。
続いて、ベースモデルを学習して賢くしていきたい。この時初期のポリシー（=ベースモデル）はスキルのretrieve + 使い方を知らないため、teacher modelによってスキルを含めたtrajectoryを生成しSFTをすることでコールドスタート時に適用する。その後、オンポリシーRL（GRPO）を用いて、スキルをretrieveし、retrieveしたスキルを活用してタスクを完了し、完了したタスクからrewardが計算されポリシーを更新していく。この時、GRPOのエポックにおいてvalidationフェーズを用意し、特定の閾値以下のsuccess rateを持つタスクに関しては、teacher modelが失敗したtrajectoryに基づいてSKILLBANKを更新することでSKILLBANKを進化させることで性能を改善する、といった話に見える。
[Paper Note] LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems, Muxin Fu+, arXiv'26, 2026.02
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#Multi #NLP #LanguageModel #AIAgents #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #Adaptive #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-02-07 GPT Summary- LatentMemは、LLMを用いたマルチエージェントシステム向けに設計された学習可能なメモリフレームワークで、カスタマイズと情報最適化を実現します。経験バンクと潜在メモリを活用し、メモリエントリーの均質化と情報過多の問題を解決。タスクレベルの最適化信号を利用することで、従来のメモリ設計に対し最大19.36%の性能向上を達成しました。 Comment
元ポスト:
skim readingしかできていないが、現在のMulti AI Agentsにおけるメモリ機構はstaticな機構であるため、メモリが均質化してしまいエージェントの役割ごとに最適化されておらず、かつlong trajectoryを扱う際に情報がコンパクトに圧縮されておらずtrajectoryが肥大化していってしまう。このため、エージェントの役割ごとに異なるメモリを生成し、かつ固定長の潜在表現に情報を圧縮する（これによりlong contextでのメモリ肥大化を防ぐ）ような新たなDeep Neural Networkに基づくMemory ComposerをRLを通じて学習するという話のようである。
エージェントのプロファイルと、experience bankから抽出された現在のクエリに対するtrajectoryに基づいて、個々のエージェントごとにrelevantな情報が圧縮されたメモリの潜在表現を生成するようなMemory ComposerをRLで学習し活用する（LMPO）。このとき、エージェントのパラメータは更新せずfreezeする。あくまでバックボーンはfreezeして変更せず、メモリ機構のみを最適化することに焦点を当てている。Memory Composerは、与えられたメモリ, エージェントの（freezeされた）パラメータ, 与えられたプロンプトによってreasoningを実施し、最終的な応答が正しかったかどうかに基づいてGRPOベースのRLVR（=LMPO）を実施することによって学習する。エージェントがメモリを活用して得られたtrajectoryはexperience bankに格納されて利用される。
既存手法と比べて多くのQAベンチマークで高い性能を獲得し、OODなベンチマークでもある程度は汎化するようである。
in-domainなベンチマークと比較して、out-of-domainなベンチマークでの性能向上が小さいので、汎化性能にまだ課題があるように感じた。解決している問題は非常に重要だと考えられ、どのようにすれば汎用的なMemory Composerが学習できるか？を考えるとおもしろそうである。
[Paper Note] Locas: Your Models are Principled Initializers of Locally-Supported Parametric Memories, Sidi Lu+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #Catastrophic Forgetting #Test-time Learning #ContinualLearning Issue Date: 2026-02-06 GPT Summary- 本研究では、モデルパラメータから柔軟にオフロードまたは統合できる新しいパラメトリックメモリ「Locas」を提案し、効率的な継続学習を実現します。Locasは二層MLP設計とGLU-FFN構造の2つのバリエーションを持ち、既存モデルに簡単に統合可能です。低ランクのFFNスタイルのメモリの適切な初期化が速い収束と破滅的な忘却防止に重要であることを示します。PG-19言語モデリングやLoCoMoタスクでの実験結果は、Locasが過去の情報をパラメトリックに保存し、モデルの性能を維持する能力を示しています。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Scaling Small Agents Through Strategy Auctions, Lisa Alazraki+, arXiv'26, 2026.02
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#Analysis #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #AIAgents #SmallModel #SelfCorrection #KeyPoint Notes #Scalability Issue Date: 2026-02-05 GPT Summary- 小規模言語モデルはエージェント型AIの有望なアプローチとして注目されているが、複雑なタスクでは大型モデルが必要な場合が多い。本研究では、SALEというフレームワークを提案し、エージェントが短期的な戦略計画でタスクを効率化し、コストを削減しながら自己改善を行う様子を示す。SALEは、最大エージェントへの依存を53%減少させ、コストを35%低下させることができる。これらの結果は、小型エージェントが複雑な業務には限界があるが、協調的なタスク割り当てを通じてスケールアップ可能であることを示唆している。 Comment
元ポスト:
AIエージェントにおいて、小規模モデルは費用対効果が良い選択として期待されているが、結局のところ困難なタスクでは大規模なモデルと比較して性能が低下することから限界を指摘。費用対効果を最大化するためにフリーランスを参考に、候補となるエージェントによる入札方式を採用。エージェントはタスクを解くための戦略をプランニングし、提出された戦略をスコアリングし、かつ推定されるコストから最も費用対効果の良いエージェントを採用することでタスクを解かせるような枠組みを提案している模様。入札に負けたエージェントは、過去の入札履歴が長期メモリに蓄積されるため、それらをcontextに組み込むことで重み更新なしで自身のプランニングを改善していくことができる、というような話に見える。
[Paper Note] MemoryLLM: Plug-n-Play Interpretable Feed-Forward Memory for Transformers, Ajay Jaiswal+, arXiv'26, 2026.01
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#Embeddings #NLP #LanguageModel #Transformer #Architecture Issue Date: 2026-02-03 GPT Summary- 大規模言語モデルのFFNの解釈可能性を再検討し、自己注意から切り離したMemoryLLMを提案。FFNをトークン単位のニューラルリトリーバルメモリとして機能させ、効率的な推論を実現。Flex-MemoryLLMも導入し、性能ギャップを埋める役割を果たす。 Comment
またしてもembeddingの活用
元ポスト:
[Paper Note] The AI Hippocampus: How Far are We From Human Memory?, Zixia Jia+, TMLR'26, 2026.01
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#Survey #ComputerVision #NLP #LanguageModel #AIAgents #MultiModal #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #ConceptErasure #TMLR #KnowledgeEditing #read-later #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #KeyPoint Notes Issue Date: 2026-01-24 GPT Summary- メモリは、LLMおよびマルチモーダルLLMの推論と適応性を強化する基盤的要素であり、モデルが静的からインタラクティブなシステムへと進化する中で重要なテーマです。本調査では、メモリを暗黙的、明示的、エージェンティックの三つのパラダイムに分類し、各フレームワークを詳細に述べています。暗黙のメモリは内部パラメータに埋め込まれた知識を示し、明示的なメモリは外部ストレージによる動的な情報強化を指します。エージェンティックメモリは自律エージェントのための持続的な構造を提供し、長期的計画や協調行動を促進します。また、視覚や音声を含む多様なモダリティ間の整合性の重要性も考慮し、アーキテクチャの進展やベンチマークタスクに関連する挑戦について議論されています。 Comment
元ポスト:
AI Agentのメモリに関する包括的なSurvey。現在の技術の包括的なレビューだけでなく、人間の海馬との対比などから必要な能力が議論されている模様。また、現在のメモリが抱えている課題を同定し明言していることが大きな貢献で、
- memory contamination, hallucination （無関係、不正確なデータによるメモリの汚染と、それによって生じるハルシネーション）
- large scaleな検索の計算負荷
- いつ検索するのか、パラメータに内包される知識に頼るのかの判断の困難さ
- 長期にわたるinteractionに対してどのように一貫性を保つか
ということが挙げられるとのこと。
うーーん読みたい。
openreview: https://openreview.net/forum?id=Sk7pwmLuAY
[Paper Note] Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning, Xiaofang Yang+, arXiv'26, 2026.01
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#Survey #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #Planning #PostTraining Issue Date: 2026-01-24 GPT Summary- エージェントシステムの効率に関する研究を行い、メモリ、ツール学習、計画の3つのコアコンポーネントに焦点を当てる。コスト（レイテンシ、トークン、ステップ）を考慮し、圧縮や強化学習報酬、効率向上のための制御された探索メカニズムを活用する最近のアプローチをレビュー。効果とコストのトレードオフをパレートフロンティアを通じて評価し、効率指向のベンチマークや主要な課題、今後の方向性についても議論する。
[Paper Note] Agentic Reasoning for Large Language Models, Tianxin Wei+, arXiv'26, 2026.01
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#Survey #NLP #LanguageModel #AIAgents #Planning #Reasoning #SelfImprovement #One-Line Notes #Test-time Learning Issue Date: 2026-01-23 GPT Summary- エージェンティック推論は、LLMを自律的エージェントとして再構築し、計画や行動を行う新たなアプローチを提供します。本調査では、推論を基盤、自己進化、集合的の三つの次元に整理し、それぞれの特性と相互作用を探ります。また、文脈内推論とポストトレーニング推論の違いを示し、さまざまな現実世界でのアプリケーションをレビューします。この研究は、思考と行動を結びつける統一的なロードマップを提示し、今後の課題と方向性を概説します。 Comment
元ポスト:
agentのreasoning周りに特化したsurveyで基本的なsingle agentとしてのplanning, tool use, searchだけでなく、self evolving, memory, multi agent reasoningなど広範なトピックが網羅されているとのこと。
[Paper Note] CorpusQA: A 10 Million Token Benchmark for Corpus-Level Analysis and Reasoning, Zhiyuan Lu+, arXiv'26, 2026.01
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#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #LongSequence #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-01-22 GPT Summary- CorpusQAは、最大1,000万トークンに対応する新しいベンチマークで、広範な非構造的テキストに対する全体的な推論を求める。これは、プログラムによって保証された真実の回答を持つ複雑なクエリを生成する革新的なデータ合成フレームワークを用いており、LLMの長期コンテキスト推論能力を向上させることが実証された。一方で、長い入力に対しては現行のリトリーバーシステムが限界を迎え、メモリ拡張型エージェントアーキテクチャがより効果的な解決策となる可能性が示唆された。 Comment
元ポスト:
10Mコンテキストまで性能を測定可能なベンチマークらしく、結果を見ると以下のようになっている。128KコンテキストではGPT5に軍配が上がり、1M級のコンテキストになるとGeminiがやはり強い（これは昔からそうでFiction.liveベンチなどでも示されていた）。
10Mコンテキスト級ではLLMのコンテキストウィンドウのみでは対応不可なので、RAGやMemory Agextでベンチマーキングされているが、明確にAgentの方が性能が良い。ベンチマークの細かな作り方や、harnessなど、具体的にどのような設定で実験されているのか気になる。
[Paper Note] Agentic Memory: Learning Unified Long-Term and Short-Term Memory Management for Large Language Model Agents, Yi Yu+, arXiv'26, 2026.01
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #PostTraining #One-Line Notes Issue Date: 2026-01-14 GPT Summary- AgeMemは、LTMとSTMをエージェントのポリシーに統合し、メモリ操作を自律的に管理できるフレームワークを提案。3段階の強化学習で訓練し、5つのベンチマークでメモリ拡張性能が向上。タスクパフォーマンスと効率的なコンテキスト使用を実現。 Comment
元ポスト:
従来のAI Agentsにおけるメモリ管理は、short / long term memory [^1] の観点で見ると、双方を別々のコンポーネントとして扱われてきたが（short term memoryはRAGコンポーネント, long term memoryはagentic memoryの文脈で別々に研究され、trigger-based（決められたタイミングで決められた操作を実行する）、agent-based（何を・どのように格納するかを管理するエージェントを構築する））これらはヒューリスティックなルール (Figure1 left) や異なるexpertなモデルを必要とする(Figure1 (middle))ことからシステムのアーキテクチャを複雑にしているし(Figure1 left and middle)、それぞれが独立に構築され疎結合であるため、sub-optimalな性能しか出せておらず、long-horizonな実行を考えたときに双方を統合的に扱う枠組みが必要不可欠であると考えられるためそれが可能な枠組みを提案した、という話に見える。
[^1]: short memoryは現在のinput context全体を指し、long term memoryは永続的に保持されるユーザやtask specificなメモリのこと
[Paper Note] Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models, Xin Cheng+, arXiv'26, 2026.01
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#Embeddings #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Architecture #read-later #Reference Collection Issue Date: 2026-01-14 GPT Summary- 条件付きメモリを「Engram」として導入し、O(1)参照を実現。MoEとのトレードオフを最適化するスケーリング法則を発見し、270億パラメータで優れた性能を達成。知識取得や推論での大幅な向上が見られ、Engramはネットワークの深度を効果的に育みつつ効率的なメモリ管理を実現。次世代スパースモデルには条件付きメモリが不可欠。 Comment
元ポスト:
所見:
解説:
解説:
ポイント解説:
先行研究:
- [Paper Note] Scaling Embedding Layers in Language Models, Da Yu+, NeurIPS'25, 2025.02
[Paper Note] EverMemOS: A Self-Organizing Memory Operating System for Structured Long-Horizon Reasoning, Chuanrui Hu+, arXiv'26, 2026.01
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #Reasoning #ContextEngineering #LongHorizon Issue Date: 2026-01-13 GPT Summary- EverMemOSは、長期的なインタラクティブエージェントのための自己組織化メモリオペレーティングシステムで、エピソディックトレースをMemCellに変換し、ユーザープロファイルを更新することで一貫した行動を維持します。実験により、メモリ拡張推論タスクで最先端のパフォーマンスを達成し、ユーザープロファイリングやチャット指向の能力を示すケーススタディも報告しています。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents, Jiaqi Liu+, arXiv'26, 2026.01
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-01-09 GPT Summary- LLMエージェントのために、効率的なメモリシステムSimpleMemを提案。三段階のパイプラインで、意味的構造圧縮、再帰的メモリ統合、適応的クエリ認識型検索を実施し、情報密度とトークン利用を最大化。実験により、精度が26.4%向上し、トークン消費が最大30倍削減されることを確認。 Comment
pj page: https://aiming-lab.github.io/SimpleMem-Page/
ポイント解説:
追加の学習などが不要で、かつ高性能・低コストで動作するRetrieval basedなmemory（特定のLLMに依存しない点も良い）であり、実務的に導入が容易であり、実用性が高いため重要研究に見える。
[Paper Note] MAGMA: A Multi-Graph based Agentic Memory Architecture for AI Agents, Dongming Jiang+, arXiv'26, 2026.01
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#AIAgents Issue Date: 2026-01-09 GPT Summary- MAGMAは、意味的、時間的、因果的、エンティティ情報を直交するグラフで表現するマルチグラフエージェントメモリアーキテクチャを提案。これにより、クエリに適応した選択と構造化されたコンテキストの構築が可能になり、透明な推論経路を提供。実験結果から、MAGMAは長期的な推論タスクで最先端のエージェントメモリシステムを上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Evo-Memory: Benchmarking LLM Agent Test-time Learning with Self-Evolving Memory, Tianxin Wei+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Test-time Learning Issue Date: 2026-02-05 GPT Summary- 状態性はLLMエージェントの長期的計画に不可欠であり、メモリ管理の進化が未探索である点に焦点を当てる。本研究では、Evo-Memoryという自己進化メモリの評価フレームワークを提案し、LLMが累積した経験を動的に処理する能力を向上させる。具体的には、タスクストリームを構造化し、メモリの検索・適応を要求。10のメモリモジュールと多様なデータセットで評価し、経験再利用のためのExpRAGおよび推論を統合するReMemパイプラインを提案、継続的な改善を実現する。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] End-to-End Test-Time Training for Long Context, Arnuv Tandon+, arXiv'25, 2025.12
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#NLP #LanguageModel #LongSequence #read-later #Selected Papers/Blogs #ContinualLearning #Test Time Training (TTT) Issue Date: 2025-12-30 GPT Summary- 長コンテキスト言語モデリングを継続的学習の問題として定式化し、トランスフォーマーのスライディングウィンドウアテンションを用いて次トークン予測を行う。メタ学習を用いてモデルの初期化を改善し、テスト時にエンドツーエンドで学習を実施。164Bトークンで訓練された3Bモデルは、フルアテンションに匹敵するスケーリング特性を持ちながら、128Kコンテキスト時に2.7倍の推論速度を実現。コードは公開済み。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
TTT-E2E
[Paper Note] QwenLong-L1.5: Post-Training Recipe for Long-Context Reasoning and Memory Management, Weizhou Shen+, arXiv'25, 2025.12
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #SyntheticData #LongSequence #PostTraining #Selected Papers/Blogs #Entropy Issue Date: 2025-12-24 GPT Summary- QwenLong-L1.5は、長文コンテキスト推論能力を向上させるためのポストトレーニング手法を導入したモデルです。主な技術革新には、長文コンテキストデータ合成パイプライン、安定化強化学習、メモリ拡張アーキテクチャが含まれます。これにより、高品質なトレーニングデータを生成し、長距離推論能力を実現。QwenLong-L1.5は、GPT-5やGemini-2.5-Proと同等の性能を達成し、超長文タスクでのパフォーマンスも向上させました。 Comment
元ポスト:
long contextの能力を大幅に向上させたQwen。主要OpenWeightモデルでmemoryアーキテクチャを備えたものを見るのは初めてかも・・・？
[Paper Note] Memory in the Age of AI Agents, Yuyang Hu+, arXiv'25, 2025.12
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#Survey #NLP #LanguageModel #AIAgents #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #ContextEngineering Issue Date: 2025-12-17 GPT Summary- エージェントメモリの研究が急速に進展する中、既存の研究は動機や実装、評価プロトコルにおいて多様であり、メモリ用語の曖昧さが問題となっている。本研究は、エージェントメモリの範囲を明確にし、LLMメモリや情報検索強化生成（RAG）などの関連概念を区別する。形式、機能、ダイナミクスの観点からエージェントメモリを検討し、実現形態や分類法を提案。さらに、メモリベンチマークやオープンソースフレームワークの要約を提供し、今後の研究の方向性を示す。これにより、エージェントインテリジェンスの設計におけるメモリの再考を促すことを目指す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] It's All Connected: A Journey Through Test-Time Memorization, Attentional Bias, Retention, and Online Optimization, Ali Behrouz+, arXiv'25, 2025.04
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#NLP #LanguageModel #Attention Issue Date: 2025-12-07 GPT Summary- 効率的なアーキテクチャ設計は基盤モデルの能力向上に重要であり、注意バイアスを活用した連想記憶モジュールを提案。既存のシーケンスモデルの目的を超えた新しい注意バイアス構成と忘却ゲートを導入し、深層学習アーキテクチャを設計するフレームワークMirasを提示。Mirasを用いて新しいシーケンスモデルMoneta、Yaad、Memoraを開発し、特定のタスクでトランスフォーマーを上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=gZyEJ2kMow
解説:
[Paper Note] Accumulating Context Changes the Beliefs of Language Models, Jiayi Geng+, arXiv'25, 2025.11
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#Analysis #NLP #LanguageModel #Beliefs Issue Date: 2025-11-06 GPT Summary- 言語モデル（LM）アシスタントは、ブレインストーミングや研究での使用が増加しているが、コンテキストの蓄積に伴い信念プロファイルが変化するリスクがある。本研究では、対話やテキスト処理を通じて信念がどのように変化するかを調査し、GPT-5が道徳的ジレンマに関する議論後に54.7%、Grok 4が政治的問題に関して27.2%の信念変化を示すことを発見した。また、ツール使用による行動変化も分析し、信念の変化が行動に反映されることを示唆している。これにより、長時間の対話や読書が信頼性に影響を与える可能性があることが明らかになった。 Comment
pj page: https://lm-belief-change.github.io/
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エコーチャンバーが増強されそう
[Paper Note] Titans: Learning to Memorize at Test Time, Ali Behrouz+, NeurIPS'25, 2024.12
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#NeuralNetwork #NLP #LongSequence #Architecture #NeurIPS #read-later #Selected Papers/Blogs #Test-time Learning Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 再帰モデルと注意機構を組み合わせた新しいニューラル長期メモリモジュールを提案。これにより、短期的な依存関係を正確にモデル化しつつ、長期的な記憶を保持。新アーキテクチャ「Titans」は、言語モデリングや常識推論などのタスクで従来のモデルよりも優れた性能を示し、2Mを超えるコンテキストウィンドウサイズにも対応可能。 Comment
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[Paper Note] MemER: Scaling Up Memory for Robot Control via Experience Retrieval, Ajay Sridhar+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #VisionLanguageModel #Robotics #VisionLanguageActionModel #One-Line Notes #LongHorizon Issue Date: 2025-10-27 GPT Summary- 本研究では、ロボットポリシーに人間のような記憶能力を与えるための階層的ポリシーフレームワークを提案。高レベルポリシーが関連するキーフレームを選択し、低レベルポリシーに指示を生成することで、長期的な依存関係を効率的に推論。実験により、提案手法MemERが従来の方法を上回る性能を示した。 Comment
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pj page: https://jen-pan.github.io/memer/
動画ストリーム全てを常にinputするのではなくキーフレームは限られているので、VLMにキーフレームをメモリ上で管理するような役割を与え、instructionと実現するためのサブタスクに応じて動的に必要な情報のみをVLAに与えることでlong horizonでのスケーラビリティを改善する、みたいな話らしい
[Paper Note] Memory Layers at Scale, Vincent-Pierre Berges+, ICLR'25, 2024.12
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#LanguageModel #Transformer #Architecture #ICLR #read-later #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-23 GPT Summary- メモリ層は、計算負荷を増やさずにモデルに追加のパラメータを加えるための学習可能な検索メカニズムを使用し、スパースに活性化されたメモリ層が密なフィードフォワード層を補完します。本研究では、改良されたメモリ層を用いた言語モデルが、計算予算が2倍の密なモデルや同等の計算とパラメータを持つエキスパート混合モデルを上回ることを示し、特に事実に基づくタスクでの性能向上が顕著であることを明らかにしました。完全に並列化可能なメモリ層の実装とスケーリング法則を示し、1兆トークンまでの事前学習を行った結果、最大8Bのパラメータを持つベースモデルと比較しました。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=ATqGm1WyDj
transformerにおけるFFNをメモリレイヤーに置き換えることで、パラメータ数を増やしながら計算コストを抑えるようなアーキテクチャを提案しているようである。メモリレイヤーは、クエリqを得た時にtop kのkvをlookupし（＝ここで計算対象となるパラメータがスパースになる）、kqから求めたattention scoreでvを加重平均することで出力を得る。Memory+というさらなる改良を加えたアーキテクチャでは、入力に対してsiluによるgatingとlinearな変換を追加で実施することで出力を得る。
denseなモデルと比較して性能が高く、メモリパラメータを増やすと性能がスケールする。
[Paper Note] Continual Learning via Sparse Memory Finetuning, Jessy Lin+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #LanguageModel #Catastrophic Forgetting #ContinualLearning Issue Date: 2025-10-22 GPT Summary- スパースメモリファインチューニングを用いて、破滅的忘却を軽減しながら継続的学習を可能にするモデルを提案。新しい知識を学習する際、メモリスロットの更新を制限することで、既存の能力との干渉を減少。実験では、スパースメモリファインチューニングが他の手法に比べて著しく少ない忘却を示し、継続的学習における有望なアプローチであることを示した。 Comment
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関連:
- [Paper Note] Memory Layers at Scale, Vincent-Pierre Berges+, ICLR'25, 2024.12
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[Paper Note] To Infinity and Beyond: Tool-Use Unlocks Length Generalization in State Space Models, Eran Malach+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #LongSequence #SSM (StateSpaceModel) #Selected Papers/Blogs #Generalization Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 状態空間モデル（SSM）は、長文生成において効率的な代替手段であるが、真の長文生成問題を解決できないことが明らかにされた。外部ツールへのインタラクティブなアクセスを許可することで、この制限を克服できることが示され、SSMは問題依存のトレーニングデータを用いて任意の問題に一般化できる。ツールを強化したSSMは、算術や推論、コーディングタスクにおいて優れた長さの一般化を達成し、トランスフォーマーに対する効率的な代替手段となる可能性がある。 Comment
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所見:
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[Paper Note] ArcMemo: Abstract Reasoning Composition with Lifelong LLM Memory, Matthew Ho+, arXiv'25, 2025.09
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#MachineLearning #NLP #Abstractive #LanguageModel #Reasoning #Generalization #One-Line Notes #Test-time Learning Issue Date: 2025-10-13 GPT Summary- LLMは推論時に外部メモリを活用し、概念レベルのメモリを導入することで、再利用可能でスケーラブルな知識の保存を実現。これにより、関連する概念を選択的に取得し、テスト時の継続的学習を可能にする。評価はARC-AGIベンチマークで行い、メモリなしのベースラインに対して7.5%の性能向上を達成。動的なメモリ更新が自己改善を促進することを示唆。 Comment
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ARC-AGIでしか評価されていないように見える。
[Paper Note] MemMamba: Rethinking Memory Patterns in State Space Model, Youjin Wang+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #LanguageModel #LongSequence #SSM (StateSpaceModel) Issue Date: 2025-10-11 GPT Summary- データの増加に伴い、長シーケンスモデリングが重要になる中、既存手法は効率とメモリのトレードオフに直面している。Mambaの選択的状態空間モデルは高効率だが、長期メモリが減衰する。本研究では、Mambaのメモリ減衰メカニズムを分析し、情報損失を定量化する指標を導入。新たに提案するMemMambaは、状態要約メカニズムと注意を統合し、長期的な忘却を軽減しつつ計算量を維持。MemMambaは、長シーケンスベンチマークで大幅な改善を達成し、推論効率を48%向上させることを示した。 Comment
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[Paper Note] Artificial Hippocampus Networks for Efficient Long-Context Modeling, Yunhao Fang+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #LongSequence #RecurrentModels Issue Date: 2025-10-10 GPT Summary- 長大なシーケンスモデリングにおけるメモリのトレードオフを解決するため、人工海馬ネットワーク（AHN）を提案。AHNは短期メモリを維持しつつ、長期メモリを圧縮。実験により、AHNを用いたモデルが従来のベースラインを上回り、計算とメモリ要件を大幅に削減しつつ、パフォーマンスを向上させることを示した。 Comment
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所見:
[Paper Note] Pretraining with hierarchical memories: separating long-tail and common knowledge, Hadi Pouransari+, arXiv'25, 2025.09
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#Pretraining #NLP #LanguageModel #Transformer #SmallModel Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- 現代の言語モデルはパラメータのスケーリングに依存しているが、すべての世界知識を圧縮するのは非現実的である。これに対処するため、メモリ拡張アーキテクチャを提案し、小型言語モデルが階層的なメモリバンクにアクセスする仕組みを導入。実験により、160Mパラメータのモデルに18Mパラメータのメモリを追加することで、通常のモデルと同等の性能を達成。トランスフォーマーにおけるメモリの最適なタイプとサイズを研究し、提案したメモリが堅牢に機能することを確認。 Comment
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[Paper Note] Short window attention enables long-term memorization, Loïc Cabannes+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #ContextWindow #Attention Issue Date: 2025-09-30 GPT Summary- SWAXというハイブリッドアーキテクチャは、スライディングウィンドウアテンションとxLSTM線形RNN層を組み合わせており、短いウィンドウが長期的な記憶をより良く訓練することを示す。SWAXはウィンドウサイズを確率的に変更し、短い・長いコンテキストの両方で優れた性能を発揮する。 Comment
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openreview: https://openreview.net/forum?id=btgVfhudI1
[Paper Note] ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory, Siru Ouyang+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Test-time Learning Issue Date: 2025-09-30 GPT Summary- ReasoningBankという新しいメモリフレームワークを提案し、エージェントが成功体験と失敗体験から推論戦略を抽出できるようにする。テスト時には関連メモリを活用し、学びを統合することで能力を向上させる。さらに、メモリを意識したテスト時スケーリング（MaTTS）を導入し、エージェントの体験を多様化・拡大する。これにより、ウェブブラウジングやソフトウェアエンジニアリングのベンチマークで既存のメモリメカニズムを上回る効果と効率を実現。メモリ駆動の経験スケーリングを新たな次元として確立し、エージェントの自己進化を促進する。 Comment
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メモリを良質なものに更新、蓄積し続けることで性能がスケールするのであれば、新たなtest-time scalingのパラダイムになりそう。
ざっくり読んでみると本研究ではこのパラダイムのことをTest-Time Learningと呼称している（先行研究が２つ引用されているがざっと見た限りでは両者はそう言った呼称はしていないように見えた）。
すなわち、クエリのストリームが到達した時に将来のクエリを見ることはできずに、過去のクエリに対するtrajectoryや、self-verificationなどによってのみラベル無しで自己進化していくパラダイムのこと。
関連:
- [Paper Note] M+: Extending MemoryLLM with Scalable Long-Term Memory, Yu Wang+, ICML'25, 2025.02
openreview: https://openreview.net/forum?id=jL7fwchScm
[Paper Note] Latent learning: episodic memory complements parametric learning by enabling flexible reuse of experiences, Andrew Kyle Lampinen+, arXiv'25, 2025.09
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#Analysis #NLP #LanguageModel #AIAgents #In-ContextLearning #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #Generalization #ReversalCurse Issue Date: 2025-09-22 GPT Summary- 機械学習システムの一般化失敗の原因として、潜在学習の欠如を指摘。認知科学の視点から、エピソード記憶やオラクルリトリーバルメカニズムが一般化を改善する手段であることを示す。文脈内学習が情報活用の鍵であり、リトリーバル手法がパラメトリック学習を補完することで、データ効率を向上させる可能性を提案。 Comment
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[Paper Note] WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research, Zijian Li+, arXiv'25
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#Multi #NLP #LanguageModel #AIAgents #Planning #LongSequence #read-later #DeepResearch Issue Date: 2025-09-17 GPT Summary- 本論文では、AIエージェントがウェブ情報を統合してレポートを作成するオープンエンド深層研究（OEDR）に取り組み、WebWeaverという新しい二重エージェントフレームワークを提案。プランナーが証拠取得とアウトライン最適化を交互に行い、ライターが情報を階層的に検索してレポートを構成することで、長いコンテキストの問題を軽減。提案手法は主要なOEDRベンチマークで新たな最先端を確立し、高品質なレポート生成における人間中心のアプローチの重要性を示した。 Comment
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[Paper Note] MemoryVLA: Perceptual-Cognitive Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation, Hao Shi+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #Robotics #VisionLanguageActionModel #EmbodiedAI Issue Date: 2025-09-14 GPT Summary- MemoryVLAは、ロボット操作における時間的文脈を考慮したCognition-Memory-Actionフレームワークである。作業記憶を利用して短命の表現を制御し、知覚-認知メモリーバンクに統合された情報を保存する。これにより、時間的に意識したアクションシーケンスを生成し、150以上のシミュレーションおよび実世界のタスクで高い成功率を達成。特に、長期的なタスクにおいて顕著な性能向上を示した。 Comment
pj page: https://shihao1895.github.io/MemoryVLA/
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長期記憶としてメモリバンクが導入され、過去に認識した冗長性が排除された画像情報(low level)と画像とテキストによる指示の意味情報（high level semantics)を格納しておき
、retrievalした上で活用する。次のアクションを決めるためのデコーダように見えるtransformerのattentionに専用のCognition/Perceptionのattentionが両方用意されている👀
[Paper Note] Memento: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs, Huichi Zhou+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #Test-time Learning Issue Date: 2025-09-02 GPT Summary- 本論文では、ファインチューニングを必要としない新しい学習パラダイムを提案し、メモリベースのオンライン強化学習を通じて低コストでの継続的な適応を実現します。これをメモリ拡張マルコフ決定過程（M-MDP）として形式化し、行動決定のためのニューラルケース選択ポリシーを導入。エージェントモデル「Memento」は、GAIA検証で87.88%の成功率を達成し、DeepResearcherデータセットでも最先端の手法を上回る性能を示しました。このアプローチは、勾配更新なしでのリアルタイム学習を可能にし、機械学習の進展に寄与します。 Comment
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[Paper Note] Ultra-Sparse Memory Network, Zihao Huang+, ICLR'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #ICLR #read-later Issue Date: 2025-08-29 GPT Summary- UltraMemは、大規模で超スパースなメモリ層を組み込むことで、Transformerモデルの推論レイテンシを削減しつつ性能を維持する新しいアーキテクチャを提案。実験により、UltraMemはMoEを上回るスケーリング特性を示し、最大2000万のメモリスロットを持つモデルが最先端の推論速度と性能を達成することを実証。
[Paper Note] Memp: Exploring Agent Procedural Memory, Runnan Fang+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #ContextEngineering Issue Date: 2025-08-12 GPT Summary- 本研究では、LLMに基づくエージェントに学習可能で更新可能な手続き的記憶を持たせるための戦略を提案。Mempを用いて過去のエージェントの軌跡を指示や抽象に蒸留し、記憶の構築と更新を行う。TravelPlannerとALFWorldでの実証評価により、記憶リポジトリが進化することでエージェントの成功率と効率が向上することを示した。また、強力なモデルからの手続き的記憶の移行により、弱いモデルでも性能向上が得られることが確認された。 Comment
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アドホックに探索と実行を繰り返すのではなく、過去の試行のtrajectoryをメモリに記憶しておき、活用するような枠組みな模様。trajectoryは新たなタスクが来た際にretrieverでrelevantなtrajectoryを検索して利用され、良質なtrajectoryがキープされれば成功率や効率が向上すると考えられる。trajectoryはprocedure memoryとして保存され、成功率が低いtrajectoryは破棄されることで更新される。
メモリはT個のタスクに対するs_t, a_t, o_t, i.e., state, action, observation,の系列τと、reward rが与えられた時に、Builderを通して構築されてストアされる。agentは新たなタスクt_newに直面した時に、t_newと類似したメモリをretrieyeする。これはτの中のある時刻tのタスクに対応する。メモリは肥大化していくため、実験では複数のアルゴリズムに基づくメモリの更新方法について実験している。
procedural memoryの有無による挙動の違いに関するサンプル。
memoryに対してretrieverを適用することになるので、retrieverの性能がボトルネックになると思われる。追加の学習をしなくて済むのは利点だが、その代わりモデル側がメモリ管理をする機能を有さない（学習すればそういった機能を持たせられるはず）ので、その点は欠点となる、という印象。
ポイント解説:
[Paper Note] Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation, Sangmin Bae+, NeurIPS'25
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#EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #Transformer #Architecture #NeurIPS #RecurrentModels #RecursiveModels Issue Date: 2025-07-17 GPT Summary- Mixture-of-Recursions（MoR）というフレームワークを提案し、再帰型トランスフォーマー内でパラメータ共有と適応計算を同時に実現。MoRは、レイヤーの再利用とトークンごとの再帰深さの動的割り当てにより、メモリアクセス効率を向上させる。135Mから1.7Bパラメータのモデルで、トレーニングFLOPsを維持しつつ、困惑度を低下させ、少数ショット精度を向上。MoRは大規模モデルのコストを抑えつつ、品質向上に寄与することを示す。 Comment
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解説:
関連:
- [Paper Note] Universal Transformers, Mostafa Dehghani+, ICLR'19
- [Paper Note] Looped Transformers for Length Generalization, Ying Fan+, ICLR'25
- [Paper Note] Looped Transformers are Better at Learning Learning Algorithms, Liu Yang+, ICLR'24
著者ポスト:
[Paper Note] Text-to-LoRA: Instant Transformer Adaption, Rujikorn Charakorn+, ICML'25, 2025.06
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #PEFT(Adaptor/LoRA) #ICML #One-Line Notes #Initial Impression Notes #Test Time Training (TTT) Issue Date: 2025-06-12 GPT Summary- Text-to-LoRA（T2L）は、自然言語による説明に基づいて大規模言語モデル（LLMs）を迅速に適応させる手法で、従来のファインチューニングの高コストと時間を克服します。T2Lは、LoRAを安価なフォワードパスで構築するハイパーネットワークを使用し、タスク特有のアダプターと同等のパフォーマンスを示します。また、数百のLoRAインスタンスを圧縮し、新しいタスクに対してゼロショットで一般化可能です。このアプローチは、基盤モデルの専門化を民主化し、計算要件を最小限に抑えた言語ベースの適応を実現します。 Comment
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な、なるほど、こんな手が…！
openreview: https://openreview.net/forum?id=zWskCdu3QA
ポイント解説:
Text-to-LoRAの目的は、instructionをメモリの内部パラメータに埋め込み、モデルにon-the-flyで新たな挙動を身につけさせること。
[Paper Note] A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model based Agents, Zeyu Zhang+, arXiv'24
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#Survey #NLP #LanguageModel Issue Date: 2025-08-11 GPT Summary- LLMベースのエージェントのメモリメカニズムに関する包括的な調査を提案。メモリの重要性を論じ、過去の研究を体系的にレビューし、エージェントアプリケーションでの役割を紹介。既存研究の限界を分析し、将来の研究方向性を示す。リポジトリも作成。 Comment
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[Paper Note] Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT, Aydar Bulatov+, arXiv'23, 2023.04
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#NeuralNetwork #NLP #LanguageModel #Transformer #LongSequence #One-Line Notes Issue Date: 2023-04-25 GPT Summary- 再帰的メモリ拡張を用いて、トランスフォーマーの計算量を線形にスケールし、最大二百万トークンまでのシーケンスを扱う能力を実証。言語モデリングタスクでの実験は、パープレキシティの改善を示し、長期依存の処理能力向上の可能性を強調。 Comment
Reccurent Memory Transformer [Paper Note] Recurrent Memory Transformer, Aydar Bulatov+, NeurIPS'22, 2022.07
を使って2Mトークン扱えるようにしたよーという話。
ハリーポッターのトークン数が1.5Mらしいので、そのうち小説一冊書けるかもという世界。
[Paper Note] Recurrent Memory Transformer, Aydar Bulatov+, NeurIPS'22, 2022.07
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#NLP #LanguageModel #LongSequence #NeurIPS #KeyPoint Notes Issue Date: 2023-04-25 GPT Summary- メモリ機構を持つセグメントレベル再帰型トランスフォーマー（RMT）を提案。局所情報と全体情報を保存・処理し、長いシーケンス間で情報を伝達可能。特別なメモリトークンを追加することでTransformerモデルに変更を加えずに実装。実験結果では、RMTは短いメモリサイズでもTransformer-XLと同等の性能を示し、長いシーケンス処理では優れていることが確認。再帰的メモリトランスフォーマーは長期依存関係の学習に対する有望なアーキテクチャ。 Comment
TransformerはO(N^2)であり、計算量がNに応じて指数関数的に増加してしまう。一方、sequenceの情報を全てN次元ベクトルに集約しなければならず、計算量の制約によって長い系列のRepresentationを獲得できない。
そこで、Transformerの構造は変えず、Inputにメモリtokenを追加することで、メモリ間の関係性を学習できるような手法を提案。長いトークン列に対しても、トークン列をセグメントとゆばれる単位に区切り、セグメントのInputの頭で、前断のセグメントのメモリtokenを入力し、最終的に現在のセグメントのメモリをoutputし、後断のセグメントに入力とする、といったことを繰り返すことで、長い系列も扱えるようにした。
セグメントをまたいでbackpropagationをかけることで、たとえセグメントとしては独立していても、メモリの情報を考慮することでセグメント間の依存関係を学習することが可能だと思われる。
openreview: https://openreview.net/forum?id=Uynr3iPhksa
HY-WU （Part I）: An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing, Tencent HY Team, 2026.03
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#Article #ComputerVision #Personalization #PEFT(Adaptor/LoRA) #2D (Image) #Editing #One-Line Notes #ImageSynthesis #Adaptive Issue Date: 2026-03-06 Comment
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source imageとpromptから、frozenされたモデルに対するadapter weightを（finetuningなしで）動的に生成し、インスタンス固有のパラメータを用いることでinstance specificな演算を実現する
関連:
- [Paper Note] Doc-to-LoRA: Learning to Instantly Internalize Contexts, Rujikorn Charakorn+, arXiv'26, 2026.02
- [Paper Note] Text-to-LoRA: Instant Transformer Adaption, Rujikorn Charakorn+, ICML'25, 2025.06
[Paper Note] PlugMem: A Task-Agnostic Plugin Memory Module for LLM Agents, Yang+, 2026.02
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#Article #NLP #AIAgents Issue Date: 2026-02-24 Comment
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ENGRAM, EvolvingLMMs-Lab, 2026.02
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#Article #Tools #NLP #LanguageModel #AIAgents #Privacy #MCP Issue Date: 2026-02-12 Comment
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MCPに対応しているAI Agentであれば互換性がある暗号化されたストレージの実装なようで、サードパーティのストレージにデータを預けなくてもローカルのストレージでLLMに対して知識を提供可能な模様。
最近DeepSeekが提案したEngramとは異なるので注意:
- [Paper Note] Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models, Xin Cheng+, arXiv'26, 2026.01
🍫 Local Cocoa: Your Personal AI Assistant, Fully Local 💻, synvo-ai, 2026.01
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#Article #ComputerVision #Tools #NLP #LanguageModel #AIAgents #MultiModal #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering Issue Date: 2026-01-09 Comment
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Titans + MIRAS: Helping AI have long-term memory, Google Research, 2025.12
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Blog #Test-Time Scaling Issue Date: 2025-12-07 Comment
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関連:
- [Paper Note] It's All Connected: A Journey Through Test-Time Memorization, Attentional Bias, Retention, and Online Optimization, Ali Behrouz+, arXiv'25, 2025.04
- [Paper Note] Titans: Learning to Memorize at Test Time, Ali Behrouz+, NeurIPS'25, 2024.12
解説:
ポイント解説:
supermemory, supermemoryai, 2025.10
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#Article #NLP #AIAgents #Personalization #Repository #API #SoftwareEngineering Issue Date: 2025-10-13
Building Brain-Like Memory for AI | LLM Agent Memory Systems, Adam Lucek, 2025.01
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#Article #Tutorial #NLP #AIAgents #Video Issue Date: 2025-10-13 Comment
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