Conversational memory retrieval optimizes relevance, yet a retrieved memory can be relevant and simultaneously outdated: a later turn updates, corrects, or supersedes it. ConvMemory v3 adds a validity context layer that detects and surfaces this update evidence through target-conditioned relation verification, sitting after the v1/v2 retrieval path. The core mechanism is a dual-evidence gate that conditions a relation judgment on the specific target proposition, scoring a (target, source) pair through the product of a MiniLM slot head and a DeBERTa-v3 slot head and gating it by conservative event/operation evidence. On a synthetic multi-hop validity benchmark the gate reaches 90.12% +/- 1.73 accuracy; through a real-data feedback loop that mines failure patterns but trains on synthetic pairs only, the verifier transfers to Memora role binding with zero target-side labels, reaching 98.8% +/- 0.9 group-all-correct. The deployed layer preserves retrieval by default: a context mode attaches structured validity metadata while keeping the candidate set and rank order fixed, and a query-conditioned demote mode is an explicit opt-in for dense current-state workloads, where it raises current-active H@1 from a never-demote baseline of 45.1% to 95.7% +/- 1.2 while protecting non-superseded memories at 99.4% recall. Six machine-verifiable safety contracts pin the layer's behavior. Multi-hop graph propagation is validated as a mechanism; fully automatic construction of strict prerequisite edges is characterized as a boundary, since strict necessity requires counterfactual world knowledge. This report extends ConvMemory v1 (arXiv:2605.28062) and v2 (arXiv:2606.10842).


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

EMNLP2024|从知识图谱中习得大语言模型的规划能力
专知会员服务
31+阅读 · 2024年11月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
论文浅尝 | 基于Universal Schema与Memory Network的知识+文本问答
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
10+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
EMNLP2024|从知识图谱中习得大语言模型的规划能力
专知会员服务
31+阅读 · 2024年11月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员