論文の概要: ImplicitMemBench: Measuring Unconscious Behavioral Adaptation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08064v2
• Date: Wed, 15 Apr 2026 12:56:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 13:09:57.347767
• Title: ImplicitMemBench: Measuring Unconscious Behavioral Adaptation in Large Language Models
• Title（参考訳）: ImplicitMemBench:大規模言語モデルにおける無意識行動適応の測定
• Authors: Chonghan Qin, Xiachong Feng, Weitao Ma, Xiaocheng Feng, Lingpeng Kong,
• Abstract要約: LLMエージェントの既存のメモリベンチマークは、事実の明示的なリコールを評価するが、意識的な検索なしに、経験が自動的な振る舞いになる暗黙の記憶を見落としている。 IndicitMemBenchは、非宣言的メモリの標準的な認知科学のアカウントから引き出された3つの構造を通して暗黙的メモリを評価する最初の体系的なベンチマークである。 当社の300イテムスイートでは,初動採点を備えたLearning/Priming-Interfere-Testプロトコルを統一しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.14219417402433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing memory benchmarks for LLM agents evaluate explicit recall of facts, yet overlook implicit memory where experience becomes automated behavior without conscious retrieval. This gap is critical: effective assistants must automatically apply learned procedures or avoid failed actions without explicit reminders. We introduce ImplicitMemBench, the first systematic benchmark evaluating implicit memory through three cognitively grounded constructs drawn from standard cognitive-science accounts of non-declarative memory: Procedural Memory (one-shot skill acquisition after interference), Priming (theme-driven bias via paired experimental/control instances), and Classical Conditioning (Conditioned Stimulus--Unconditioned Stimulus (CS--US) associations shaping first decisions). Our 300-item suite employs a unified Learning/Priming-Interfere-Test protocol with first-attempt scoring. Evaluation of 17 models reveals severe limitations: no model exceeds 66% overall, with top performers DeepSeek-R1 (65.3%), Qwen3-32B (64.1%), and GPT-5 (63.0%) far below human baselines. Analysis uncovers dramatic asymmetries (inhibition 17.6% vs. preference 75.0%) and universal bottlenecks requiring architectural innovations beyond parameter scaling. ImplicitMemBench reframes evaluation from "what agents recall" to "what they automatically enact".
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントの既存のメモリベンチマークは、事実の明示的なリコールを評価するが、意識的な検索なしに、経験が自動的な振る舞いになる暗黙の記憶を見落としている。 効果的なアシスタントは、学習手順を自動適用するか、明示的なリマインダーなしで失敗する行為を避ける必要がある。 IndicitMemBenchは、非宣言的記憶の標準的な認知科学のアカウントから抽出された3つの認知的基礎構造から暗黙的記憶を評価する最初の体系的ベンチマークである。プロシージャメモリ(干渉後のワンショットスキル獲得)、プライミング(ペア実験/制御インスタンスによるテーマ駆動バイアス)、古典的条件付け(Conditioned Stimulus--Unconditioned Stimulus (CS-US))の関連性は、最初の決定を形作る。 当社の300イテムスイートでは,初動採点を備えたLearning/Priming-Interfere-Testプロトコルを統一しています。 モデル全体の66%を超えず、トップパフォーマーのDeepSeek-R1 (65.3%)、Qwen3-32B (64.1%)、GPT-5 (63.0%)は人間のベースラインよりはるかに低い。 分析により、劇的な漸近(禁制17.6%対嗜好75.0%)と、パラメータスケーリング以上のアーキテクチャ革新を必要とする普遍的なボトルネックが明らかになった。 ImplicitMemBenchは、"どのエージェントがリコールしたか"から"それらが自動的に実行するもの"への評価を再設定する。

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