arXiv:2610.33015v1 Announce Type: new Abstract: Long-term memory enables large language model (LLM) agents to maintain personalized and temporally coherent interactions, but repeated LLM inference for memory admission, extraction, and organization introduces substantial cost and latency. We present SLICE-Mem, a lightweight memory framework that combines salience-guided admission and predicate-centered information extraction. A compact classifier identifies user turns worth retaining, and a semantic-dependency-based extractor converts admitted turns into concise memory entries. This online pipe
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月28日 · 原文日期：2026年10月27日
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人工核验：尚无核验记录
