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来自多伦多大学和 Vector Institute 的研究人员提出了线段树记忆（SegTreeMem），这是一种面向长时域对话智能体的记忆架构，利用层次化线段树结构在在线构建和检索过程中保留时间顺序。在三个数据集上的实验表明，与不考虑时间顺序的树状基线相比，LLM 评判准确率提升了近 20%。