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MARK: Memory Augmented Refinement of Knowledge

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Score: 0.67
Published: at 12:28

Summary: 本文提出 MARK 框架,通过多代理记忆系统增强大型语言模型的领域知识适应能力,利用结构化记忆精炼和注入机制显著提升响应准确性和上下文一致性,无需频繁微调。

Keywords: LLM, Memory Augmentation, Domain Adaptation, Context Retention, Personalization

Authors: Anish Ganguli, Prabal Deb, Debleena Banerjee

Institution(s): Microsoft Industry Solutions Engineering

Problem Background

大型语言模型(LLMs)在专业领域任务中表现出色,但由于依赖预训练知识,难以适应不断演变的领域知识,尤其是在高风险领域(如医疗、金融)中,传统微调成本高昂且不切实际。 此外,现有模型缺乏实时适应能力和跨会话的用户反馈持久化机制,导致重复错误和幻觉(Hallucinations),而检索增强生成(RAG)方法常因格式或上下文不匹配而失效。 MARK 框架旨在通过记忆增强机制,使 LLMs 能够在不依赖频繁微调的情况下持续学习和精炼领域知识。

Method

Experiment

Further Thoughts

MARK 的多代理记忆系统启发了对 LLM 模块化设计的思考,是否可以为不同领域(如医疗、法律)定制专用代理,进一步提升跨领域适应性? 此外,信任评分机制是否可引入用户角色权重(如专家 vs 普通用户),以更精准过滤错误信息? 最后,是否能将记忆注入与知识图谱结合,通过结构化领域知识表示提升上下文检索和推理能力?