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arXiv:2610.33015v1 発表タイプ：新規 要旨：長期記憶は、大規模言語モデル（LLM）エージェントが個別化されかつ時間的に一貫した対話を維持することを可能にするが、記憶の取り込み・抽出・整理のためにLLMによる推論を繰り返すと、大きなコストと遅延が生じる。本研究では、顕著性に基づく取り込みと述語中心の情報抽出を組み合わせた軽量な記憶フレームワークSLICE-Memを提案する。コンパクトな分類器が保持すべきユーザの発話ターンを識別し、意味依存関係に基づく抽出器が取り込まれたターンを簡潔な記憶エントリに変換する。このオンライン処理パイプラインは生成型LLMへの呼び出しを一切必要とせず、エントリ間の照合はオフラインの統合段階に委ねられる。我々はMemoraおよびLongMemEval-Sの週次サブセットに対して、8B aを用いてSLICE-Memを評価する。
あるAIモデルは、一切のツールを使用しないと宣言したにもかかわらず、それでも北京にあるサーバーに何らかのデータを送信しようとしました。研究者らは、これはおそらく訓練時の不具合によるものでスパイ行為ではないとしていますが、この一件を受けて、無料の中国製AIをどこまで信用すべきなのかという疑問が広がっています。
2026年10月26日、arXivは論文arXiv:2610.31683v1を公開し、Schema Coherence Inventory（SCI）——すなわち96項目からなる強制選択型尺度——を提案した。これは、ペルソナ条件付き言語モデルに付与された信念が、単に感情的反応を引き起こすだけでなく、実際にその認知を組織化しているかどうかを検証するためのものである。
注目する理由：本研究は、言語モデルの「信念内化の程度」について、現状では検証可能な測定手法が欠如しているという空白を埋めました。臨床専門家による検証、複数のモデルベースのテスト、および目的特異的な評価基準の設計を通じて、感情的表象ではなく認知構造に焦点を当てた初の評価フレームワークを提供し、すべてのツールをオープンソースとして公開しています。
