論文の概要: StageMem: Lifecycle-Managed Memory for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16774v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 01:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.166666
• Title: StageMem: Lifecycle-Managed Memory for Language Models
• Title（参考訳）: StageMem: 言語モデルのためのライフサイクル管理メモリ
• Authors: Jiarui Han,
• Abstract要約: ロングホライゾン言語モデルシステムは、永続記憶にますます依存している。 現在のデザインは、メモリを主に静的ストアとして扱う。 ライフサイクル管理型メモリフレームワークであるStageMemを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon language model systems increasingly rely on persistent memory, yet many current designs still treat memory primarily as a static store: write an item, place it into memory, and retrieve it later if needed. We argue that this framing does not adequately capture the practical memory-control problem in deployed LLM systems. In realistic settings, the difficulty is often not merely forgetting useful information, but retaining too many uncertain items, forgetting important content in the wrong order, and giving users little trust in what will persist over time. We propose StageMem, a lifecycle-managed memory framework that treats memory as a stateful process rather than a passive repository. StageMem organizes memory into three stages -- transient, working, and durable memory -- and models each item with explicit confidence and strength. This separates shallow admission from long-term commitment: information may first be written at low cost and only later be promoted, retained, updated, or evicted as evidence and pressure evolve. Under controlled pressure regimes, this decomposition helps preserve late-important content while keeping memory burden and deeper-tier pollution more controlled. Adapted external tasks provide boundary evidence that the same schema remains compatible with stronger retrieval structure outside pure synthetic control. We present StageMem as a principled decomposition of the memory-control problem for language model systems.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾン言語モデルシステムは、永続的なメモリにますます依存しているが、現在の多くの設計では、アイテムを書き、それをメモリに配置し、必要に応じて後で取り出すという、主に静的ストアとしてメモリを扱う。 我々は,このフレーミングが,LLMシステムにおける実用的なメモリ制御問題を適切に捉えていないことを論じる。 現実的な環境では、有用な情報を忘れるだけでなく、不確実な項目が多すぎること、重要なコンテンツを間違った順序で忘れること、ユーザが時間の経過とともに何に留まるかをほとんど信用できないことなどが難しい。 本稿では,メモリを受動的リポジトリではなくステートフルなプロセスとして扱うライフサイクル管理型メモリフレームワークであるStageMemを提案する。 StageMemは、メモリをトランジェント、動作、耐久性の3つのステージに編成し、各アイテムを明確な自信と強さでモデル化する。 情報は最初は低コストで書かれ、後に証拠と圧力が進化するにつれて促進され、維持され、更新され、または排除される。 制御された圧力体制の下では、この分解は、記憶負荷とより深い層汚染をより制御しながら、遅延重要な内容を保存するのに役立ちます。 適応された外部タスクは、同じスキーマが純粋な合成制御以外のより強力な検索構造と相容れないという境界証拠を提供する。 本稿では,言語モデルシステムにおけるメモリ制御問題の原理的分解としてStageMemを提案する。

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