MemRoute:基于协同路由与共识模板的用户隐式记忆补全框架

A Collaborative Routing Framework for Memory Augmentation in User-AI Interaction Systems摘要本文提出 MemRoute —— 一种面向用户–AI交互系统的新型记忆增强框架。传统推荐与对话系统依赖用户显式交互数据构建潜在向量,难以捕捉其沉默的、跨场景的偏好模式。我们提出将“群体共识”形式化为可学习的记忆模板,并通过动态路由机制,为每个用户–物品交互对智能注入“记忆增强向量”(Memory-Augmented Vector, MAV)。该框架融合协同过滤、可学习路由与模板演化机制,实现对未显性表达偏好(如...

第1部分:重新定义上下文工程——专用记忆架构的创新1.1 上下文工程:从提示管理到动态系统设计早期的上下文工程被定义为对输入大型语言模型(LLM)的文本信息进行精心设计与管理,以引导模型输出更可靠、可控且符合预期的结果。该方法在LLM发展的初期阶段成为性能优化的关键手段。然...

《Context Engineering 101》——让AI代理在有限注意力下高效行动🔑 核心洞见AI代理不是靠“更好提示”变聪明,而是靠“更精炼上下文”活下去。LLM的注意力是有限资源(n²复杂度),不是无限记忆。上下文 ≠ 所有信息,而是“最值得看的那几行”。🔄 上下文...