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摘要： 本文提出Reveal2Revise框架，通过可解释性技术检测和缓解深度神经网络在医疗数据中的伪相关行为，提升模型鲁棒性。涵盖样本级与特征级偏差标注方法，并在四种医疗数据集上验证有效性。 阅读全文

摘要： 本文提出反射式记忆管理（RMM）技术，通过前瞻性反射动态汇总多粒度对话内容，并结合强化学习的回顾性反射优化检索机制，显著提升长期个性化对话代理的性能。实验表明，RMM在LongMemEval数据集上准确率较基线提升超10%。 阅读全文