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Token消耗仅为Mem0的1/18！浙大&蚂蚁提出LLM分层结构化记忆框架，强化智能体长时序对话能力_蜘蛛资讯网

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检索回答，采用层次化记忆架构，通过事件级绑定与跨事件整合双层结构协同工作，既保留完整时序与关系上下文，又避免图结构的高昂构建开销，在长时序对话中实现推理能力与效率的统一。                     StructMem的分层

现有记忆架构难以兼顾强时序与多跳推理能力与低计算开销，成为制约长期交互体验的核心瓶颈。                    针对这一行业痛点，浙江大学和蚂蚁团队联合提出了一种面向大模型长时序行为的分层结构化记忆框架StructMem，以

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发布时间：02:09:45