論文の概要: A Control Architecture for Training-Free Memory Use
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18206v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 12:55:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.878923
- Title: A Control Architecture for Training-Free Memory Use
- Title（参考訳）: 学習自由メモリ利用のための制御アーキテクチャ
- Abstract要約: 我々は、メモリアシストされた第2パスをいつトリガーするか、いつそれを信頼するか、また、時間とともにメモリバンクの維持方法を研究する。
提案手法は,不確実性に基づくルーティング,信頼に基づく選択的受け入れ,ルールと模範記憶間の銀行選択,時間とともにメモリバンクのエビデンスに基づくガバナンスを組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640757402699249
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prompt-injected memory can improve reasoning without updating model weights, but it also creates a control problem: retrieved content helps only when it is applied in the right state. We study this problem in a strict training-free setting and formulate it as applicability control: when to trigger a memory-assisted second pass, when to trust it, and how to maintain the memory bank over time. Our method combines uncertainty-based routing, confidence-based selective acceptance, bank selection across rule and exemplar memory, and evidence-based governance of the memory bank over time. Under a locked training-free protocol with compute-matched controls, it improves two core arithmetic benchmarks by +7.0 points on SVAMP and +7.67 points on ASDiv over baseline. The same architecture also transfers to QA and agent benchmarks with smaller positive effects and shows the same positive direction on a second checkpoint for the main arithmetic tasks. On arithmetic, the main empirical pattern is that the control architecture, rather than raw memory exposure, drives the improvements on SVAMP and ASDiv. Mechanistically, confidence separates helpful from harmful rule-bank interventions, and under fixed retrieval the repair-versus-corrupt difference localizes to rows whose retrieved set actually contains the edited entries.
- Abstract（参考訳）: プロンプト注入メモリは、モデルウェイトを更新せずに推論を改善することができるが、制御上の問題も生んでいる。
我々は、この問題を厳格なトレーニング不要な設定で研究し、それを適用可能性制御として定式化し、メモリアシスト第2パスをいつトリガーするか、いつそれを信頼するか、そして時間とともにメモリバンクを保守するかを定式化する。
提案手法は,不確実性に基づくルーティング,信頼に基づく選択的受け入れ,ルールと模範記憶間の銀行選択,時間とともにメモリバンクのエビデンスに基づくガバナンスを組み合わせる。
計算整合制御を備えたロックされたトレーニングフリープロトコルの下では、SVAMPでは+7.0点、ベースラインでは+7.67点という2つのコア演算ベンチマークを改善している。
同じアーキテクチャは、QAやエージェントベンチマークにも転送され、より小さな正の効果で、主算術タスクの2番目のチェックポイントで同じ正の方向を示す。
算術において、主要な経験的パターンは、生のメモリ露光ではなく制御アーキテクチャがSVAMPとASDivの改良を推進していることである。
機械的には、信頼は有害なルールバンクの介入と区別され、固定された検索では、修復と破損の差は、検索された集合が実際に編集されたエントリを含む行にローカライズされる。
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