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上海网站建设在线,在家建设一个网站需要什么材料,工程建设标准化,游戏网页版#x1f4d6;标题#xff1a;Memory-T1: Reinforcement Learning for Temporal Reasoning in Multi-session Agents #x1f310;来源#xff1a;arXiv, 2512.20092 #x1f31f;摘要 对长、多会话对话的时间推理是对话代理的关键能力。然而#xff0c;现有的工作和我们…标题Memory-T1: Reinforcement Learning for Temporal Reasoning in Multi-session Agents来源arXiv, 2512.20092摘要对长、多会话对话的时间推理是对话代理的关键能力。然而现有的工作和我们的试点研究表明随着对话历史的长度和累积噪声的增长当前的长上下文模型难以准确识别时间相关信息从而显着损害推理性能。为了解决这个问题我们引入了MEMORY-T1这是一个使用强化学习 (RL) 学习时间感知内存选择策略的框架。它采用从粗到细的策略首先使用时间和相关性过滤器将对话历史修剪为候选集然后是选择精确证据会话的 RL 代理。RL 训练由优化 (i) 答案准确度、(ii) 证据基础和 (iii) 时间一致性的多级奖励函数指导。特别是时间一致性奖励通过评估与会话级别时间顺序接近度和话语级别时间顺序保真度的查询时间范围的对齐来提供密集信号使代理能够解决微妙的时间歧义。在 Time-Dialog 基准测试中Memory-T1 将 7B 模型提升到 67.0% 的总分为开源模型建立了新的最先进的性能并将 14B 基线高出 10.2%。消融研究表明时间一致性和证据基础奖励共同有助于 15.0% 的性能提升。此外Memory-T1 保持高达 128k 个令牌的鲁棒性其中基线模型崩溃证明在广泛的对话历史中对噪声的有效性。代码和数据集可通过https://github.com/Elvin-Yiming-Du/Memory-T1/获取️文章简介研究问题如何在多会话的对话历史中实现准确的时间推理以提高对话代理的一致性和准确性主要贡献论文提出了一个基于强化学习的时间感知记忆检索框架Memory-T1显著提高了多会话对话的时间推理性能。重点思路采用粗到细的记忆检索策略从大量对话历史中高效筛选出与时间相关的候选记忆。设计了一个多层次的奖励机制包括答案准确性、证据基础和时间一致性奖励以强化模型的时间推理能力。通过预测查询时间范围粗略过滤不相关的会话进而使用相关性排名进一步精细筛选候选记忆。分析总结Memory-T1在Time-Dialog和LoCoMo基准上实现了最先进的时间推理性能特别是在128k标记上下文中表现出色。该框架使一个7B模型的性能超越了14B基线证明了时间感知检索和稠密奖励优化的有效性。实验结果显示使用多层奖励结构定量提升了时间一致性显著改善了模型的时间推理能力并保持了在不同长度上下文中的稳健性。个人观点论文的核心是筛选出候选记忆通过多层次奖励机制增强模型的推理性能。附录