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Apcm auxiliary predicted compress memory 2601.11609

title: ApCM Model: Auxiliary-Predicted Compress Memory for Neural Memory Storage arXiv: 2601.11609 date: 2026-01-09 tags: [agent-memory, memory-compression, memory-storage] reviewer: auto source: arXiv API

论文信息

  • 标题: Auxiliary-predicted Compress Memory Model (ApCM Model): A Neural Memory Storage Model Based on Invertible Compression and Learnable Prediction
  • arXiv: 2601.11609
  • 作者: Weinuo Ou
  • 发表: 2026-01-09

摘要（翻译）

当前大语言模型（LLM）普遍缺乏有效的运行时记忆机制，难以适应动态和个性化的交互需求。为此，本文提出了Auxiliary Prediction Compression Memory Model（ApCM Model），一种基于可逆压缩和可学习预测的新型神经记忆存储架构。

核心贡献

  1. 可逆压缩机制（Invertible Compression）: 记忆存储采用可逆压缩技术，在保持信息可恢复性的同时显著降低存储开销
  2. 可学习预测（Learnable Prediction）: 通过辅助预测模块，记忆系统能够主动预测未来可能需要的信息，实现前瞻性记忆组织
  3. 运行时记忆机制: 区别于仅依赖上下文窗口的方法，ApCM 为 LLM 提供真正的运行时记忆存储能力
  4. 个性化适应: 动态适应用户交互模式，支持个性化记忆构建

为什么重要

LLM 的上下文窗口是有限的，但用户交互历史理论上可以无限增长。ApCM 提出了一种原则性的记忆压缩存储方法：

  • 可逆性：压缩后的记忆必须能够完整恢复，保证关键信息不丢失
  • 可预测性：通过学习预测未来需求，可以主动缓存相关记忆，提升召回效率
  • 端侧友好：可逆压缩比传统向量存储更节省内存，适合移动设备部署

与端侧/移动端的相关性

  1. 压缩存储: 可逆压缩技术对移动设备有限的 RAM/ROM 至关重要
  2. 运行时记忆: 为端侧 LLM 提供真正的持久化记忆，无需每次重新加载上下文
  3. 个性化: 动态适应用户偏好，适合手机助手、车载系统等长程交互场景
  4. 低功耗: 压缩+预测的架构比全量上下文检索更节能

参考文献

  • Weinuo Ou. "Auxiliary-predicted Compress Memory Model (ApCM Model): A Neural Memory Storage Model Based on Invertible Compression and Learnable Prediction." arXiv:2601.11609, 2026.