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Pro-Router引入了一种面向token的渐进式模型路由方法，用于高效多模态LLM推理，通过自适应边云协作提高吞吐量并降低成本。
CoreMem提出了一种资源高效的边缘-云端内存架构，用于对话代理，采用基于Fisher-Rao度量的黎曼检索和Fisher引导的离散令牌蒸馏，在8 GB VRAM预算内实现了显著的准确性提升。
MemPrivacy 是一项研究，介绍了一种用于边缘-云 AI 智能体的隐私保护个性化记忆管理框架，该框架利用类型感知占位符在保护敏感数据的同时维持语义效用。本文包含一个新的基准数据集，并展示了其性能优于 GPT-5.2 和 Gemini-3.1-Pro 等通用模型。