論文の概要: FlashMem: Distilling Intrinsic Latent Memory via Computation Reuse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05505v1
- Date: Fri, 09 Jan 2026 03:27:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.830159
- Title: FlashMem: Distilling Intrinsic Latent Memory via Computation Reuse
- Title（参考訳）: FlashMem:計算再利用による本質的な遅延メモリの蒸留
- Abstract要約: FlashMemは、計算再利用を通じて、過渡的推論状態から直接固有のメモリを蒸留するフレームワークである。
実験によると、FlashMemは5倍の推論遅延を減らしながら、重いベースラインのパフォーマンスと一致している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.210760734549566
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The stateless architecture of Large Language Models inherently lacks the mechanism to preserve dynamic context, compelling agents to redundantly reprocess history to maintain long-horizon autonomy. While latent memory offers a solution, current approaches are hindered by architectural segregation, relying on auxiliary encoders that decouple memory from the reasoning backbone. We propose FlashMem, a framework that distills intrinsic memory directly from transient reasoning states via computation reuse. Leveraging the property that internal representations uniquely encode input trajectories, FlashMem identifies the last hidden state as a sufficient statistic for the interaction history. This enables a Shared-KV Consolidator to synthesize memory by attending directly to the backbone's frozen cache, eliminating redundant re-parameterization. Furthermore, a parameter-free Cognitive Monitor leverages attention entropy to adaptively trigger consolidation only when high epistemic uncertainty is detected. Experiments demonstrate that FlashMem matches the performance of heavy baselines while reducing inference latency by 5 times, effectively bridging the gap between efficiency and persistent cognition.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのステートレスアーキテクチャには、動的コンテキストを保存するメカニズムが本質的に欠けている。
潜在メモリは解決策を提供するが、現在のアプローチはアーキテクチャの分離によって妨げられ、メモリを推論バックボーンから切り離す補助エンコーダに依存している。
本稿では,FlashMemを提案する。このフレームワークは,内部メモリを過渡的推論状態から直接,計算再利用を通じて蒸留するフレームワークである。
内部表現が入力トラジェクトリを独自にエンコードするプロパティを活用することで、FlashMemは、最後に隠された状態がインタラクション履歴の十分な統計量であると認識する。
これにより、Shared-KV Consolidatorは、バックボーンの冷凍キャッシュに直接参加してメモリを合成し、冗長な再パラメータ化を排除できる。
さらに、パラメータフリー認知モニターは、注意エントロピーを利用して、高度のてんかん不確実性を検出する場合にのみ、集中を適応的に引き起こす。
実験により、FlashMemは5倍の推論遅延を減少させ、効率性と永続的な認知のギャップを効果的に埋めながら、重いベースラインのパフォーマンスと一致していることが示された。
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