元信息

  • 类型：arxiv
  • 标识：2509.23040
  • 链接：https://arxiv.org/abs/2509.23040
  • 主题：agent, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag, risk
  • 主分类：agent
  • 形态：method
  • 被引：30
  • 被引来源：Semantic Scholar
  • S2被引：30
  • OpenAlex被引：0
  • 影响力被引：2
  • TLDR：This work presents ReMemR1, which integrates the mechanism of memory retrieval into the memory update process, enabling the agent to selectively callback historical memories for non-linear reasoning, and proposes a multi-level reward design, which combines final-answer rewards with dense, step-level signals that guide effective memory use.
  • OpenAlex ID：W4415331734
  • OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2509.23040
  • DOI：10.48550/arxiv.2509.23040
  • DOI来源：OpenAlex
  • 开放获取：green
  • 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2509.23040
  • OpenAlex更新：2026-08-23
  • TLDR中文：本文提出 ReMemR1，将 memory retrieval 机制融入 memory update 过程，使 Agent 能够选择性回溯历史记忆以进行非线性推理，并设计多级奖励机制，将最终答案奖励与密集的 step 级信号相结合，引导对 memory 的有效使用。
  • 待LLM分类：否
  • 来源文件：
  • /inbox/flyp/2026-06-12-rememr1-待补查.md
  • [S2 enrich]
  • [OpenAlex backfill]

可复用信息

    • arXiv ID: 2509.23040
    • 发布日期: 2025-09（推测，待确认）
    • 作者: Yaorui Shi†, Yuxin Chen†, Siyuan Wang, Sihang Li, Hengxing Cai, Qi Gu, Xiang Wang‡, An Zhang‡
  • （†共同第一作者，‡通讯作者）
    • 机构: USTC（中科大）, NUS（新加坡国立）, 上海交大, DP Technology, 美团
    • 链接:
    • arXiv HTML: https://arxiv.org/html/2509.23040v1

写作用途

  • 可放入 RAG / 知识库 / 检索增强相关工作的对比段。
  • 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
  • 可用于多模态推理、视觉语言模型或长上下文多模态问题定义。
  • 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。
  • 可用于局限性、风险、失效模式和未来工作。

待补齐

  • BibTeX / 正式引用格式
  • 方法与实验设置细节
  • 与现有工作的差异点
  • 是否有代码和数据集