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一个可扩展的框架结合了自蒸馏和强化学习，将任务解决能力从视觉语言模型迁移到视频扩散模型，无需标注的任务-视频数据。
本文介绍AdMem，一种面向基于LLM的智能体的统一记忆框架，整合语义记忆、情景记忆和程序性记忆，并采用双层短期与长期存储结构，通过多智能体架构实现自动记忆生成与自适应检索。实验表明，该方法在长程多轮任务中提升了鲁棒性和成功率。