論文の概要: MemFly: On-the-Fly Memory Optimization via Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07885v1
• Date: Sun, 08 Feb 2026 09:37:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.849666
• Title: MemFly: On-the-Fly Memory Optimization via Information Bottleneck
• Title（参考訳）: MemFly:Information Bottleneckによるオンザフライメモリ最適化
• Authors: Zhenyuan Zhang, Xianzhang Jia, Zhiqin Yang, Zhenbo Song, Wei Xue, Sirui Han, Yike Guo,
• Abstract要約: 長期記憶により、大きな言語モデルエージェントは歴史的相互作用を通じて複雑なタスクに取り組むことができる。 既存のフレームワークは、冗長な情報を効率よく圧縮し、下流タスクの正確な検索を維持するというジレンマに遭遇する。 MemFlyは、LLMのオンザフライメモリ進化を促進する情報ボトルネックの原則に基づくフレームワークである。 MemFlyは、メモリコヒーレンス、応答忠実度、精度において最先端のベースラインを大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.420309099411874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term memory enables large language model agents to tackle complex tasks through historical interactions. However, existing frameworks encounter a fundamental dilemma between compressing redundant information efficiently and maintaining precise retrieval for downstream tasks. To bridge this gap, we propose MemFly, a framework grounded in information bottleneck principles that facilitates on-the-fly memory evolution for LLMs. Our approach minimizes compression entropy while maximizing relevance entropy via a gradient-free optimizer, constructing a stratified memory structure for efficient storage. To fully leverage MemFly, we develop a hybrid retrieval mechanism that seamlessly integrates semantic, symbolic, and topological pathways, incorporating iterative refinement to handle complex multi-hop queries. Comprehensive experiments demonstrate that MemFly substantially outperforms state-of-the-art baselines in memory coherence, response fidelity, and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 長期記憶により、大きな言語モデルエージェントは歴史的相互作用を通じて複雑なタスクに取り組むことができる。 しかし、既存のフレームワークは、冗長な情報を効率よく圧縮し、下流タスクの正確な検索を維持するという基本的なジレンマに直面している。 このギャップを埋めるため,LLMのオンザフライメモリ進化を促進する情報ボトルネック原理に基づくフレームワークであるMemFlyを提案する。 提案手法は, 圧縮エントロピーを最小化しつつ, グラデーションフリーオプティマイザを経由し, 効率的な記憶のための階層化メモリ構造を構築しながら, 相関エントロピーを最大化する。 MemFlyをフル活用するために、複雑なマルチホップクエリを扱うために反復的洗練を取り入れ、意味、記号、位相経路をシームレスに統合するハイブリッド検索機構を開発した。 総合的な実験により、MemFlyはメモリコヒーレンス、応答忠実度、精度において最先端のベースラインを大幅に上回ることを示した。

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