主动记忆召回的多重检验问题与门控方法

2026年10月30日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Yichuan Chen、Xin Wang 的论文，讨论长期在线助手主动召回记忆时的多重检验问题：该决策的难度随记忆库规模 N 增大而上升。论文在 LongMemEval 流式回放中给出规模代价：按 N=8 校准到 5% 误报的相似度阈值，在 N=2048 时误报率升至 84–100%。作者据此提出 cue-swap conformal gate 门控方法。目前进展停留在论文发布与上述实验结论，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。