MemPursuit：长时记忆证据组合机制

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Qi Feng、Jicong Fan 的论文，提出 MemPursuit——一种免训练机制，把长期智能体的记忆读取阶段重构为查询条件下的证据组合，用稀疏凸查询重建的残差作为表示空间中“当前记忆集还缺什么”的代理，无需调用语言模型或 cross-encoder 逐对打分。据该报道，在固定预算的 LoCoMo 实验中，MemPursuit 在 Top-10 上把端到端准确率提升 7.2 个百分点，在 Top-20 上提升 5.5 个百分点，并在多个记忆框架上取得一致增益；相比完全批处理的 BGE-v2-m3，其中位重排延迟实现 32.9 倍加速。论文称实现已公开。目前尚无后续跟进报道，上述数字与结论均来自该单一来源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。