論文の概要: Reclaim Evaluation: A Lossy Memory Is Worse Than an Empty One
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25449v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 06:24:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.243375
- Title: Reclaim Evaluation: A Lossy Memory Is Worse Than an Empty One
- Title（参考訳）: 記憶力の低下は「記憶力の低下」と評価する「Reclaim Evaluation」
- Abstract要約: 言語モデルのメモリは、メモリを全く持たないよりも悪い場合がある。
単一のソースエラーによって、下流のステップが増加し、修正不可能な状態が保たれる。
これは、ベンチマークではなく、メカニズムの制御された研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A language model's memory can be worse than having no memory at all. Give a model a memory that kept a wrong conclusion but dropped the work behind it, and it emits that stale value as a confident answer; give the same model an empty memory and it abstains. Across seven models this direction never reverses, a clean kill condition that none breaks. We call this brittle memory: behavioral, not the near-immediate information bound beneath it; only its magnitude is disposition- and task-dependent, not its direction. We measure it with reclaim evaluation: compress a drifted interaction at a fixed budget, then test whether a correction recovers the known answer, scored against ground truth with no judge. Correctability is bottlenecked by whether the answer-determining source survives, not by capability. A one-line source-first policy (keep the recomputable source, drop the re-derivable conclusion) restores correctability at equal budget where that source is compact and identifiable; a length-matched control rules out added text as the cause. The hand-built oracle reaches 1.00; a one-prompt deployable version reclaims 0.49-0.88. The stake compounds: chained through a memory loop, a single dropped-source error corrupts a growing span of downstream steps and stays uncorrectable, while source-first holds to a bounded budget horizon. The wall and fix replicate across three deployed memory systems and on real dialogue (MultiWOZ), and past the budget where the source no longer fits, the fix fails silently unless the note records completeness. This is a controlled study of a mechanism, not a benchmark: judge-free exact scoring, matched-budget controls, and validators built to come out false. We release the harness, conditions, and validators.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルのメモリは、メモリを全く持たないよりも悪い場合がある。
間違った結論を維持したメモリをモデルに提供して,その背後にある作業を取り除き,自信を持った回答としてその古い値を出力する。
7つ以上のモデルでは、この方向が逆転することはない。
私たちはこの不安定な記憶を、行動的であり、その下にあるほぼ即時的な情報ではない、その大きさは配置とタスクに依存しているだけであり、その方向ではない、としています。
固定された予算でドリフトされた相互作用を圧縮し、その補正が既知の答えを回復するかどうかを判断することなく、地上の真実に対して測定する。
正当性は、応答決定のソースが存続するかどうかによってボトルネックとなる。
ワンラインのソースファーストポリシー(再計算可能なソースをキープし、再帰可能な結論をドロップする)は、ソースがコンパクトで識別可能な同じ予算で修正性を取り戻す。
手作りのオラクルは1.00に到達し、一発のデプロイ可能なバージョンは0.49-0.88を再生する。
メモリループにチェーンされた1つのソースエラーは、下流のステップの広がりを悪化させ、修正不可能な状態に留まり、ソースファーストは境界予算の地平線を保ちます。
壁とフィックスは3つのメモリシステムと実際の対話(MultiWOZ)にまたがって複製され、ソースがもはや適合しない予算を過ぎて、ノートが完全性を記録しない限り、その修正は静かに失敗する。
これは、判定のない正確なスコア付け、一致した予算管理、そして偽造されるように構築されたバリデータといったメカニズムの制御された研究である。
私たちはハーネス、条件、バリデータをリリースします。
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