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- MALLOC: Benchmarking the Memory-aware Long Sequence Compression for Large Sequential Recommendation [84.5]
MALLOCは、メモリを意識したロングシーケンス圧縮のベンチマークである。 最先端のレコメンデータに統合され、再現性と評価のプラットフォームを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:11:50 GMT)
- 「In this work, we introduce MALLOC, the first comprehensive benchmark that systematically restructures the landscape of long- sequence compression through a novel taxonomy centered on memory allocation granularity. By categorizing existing compression techniques within a unified framework and evaluating them along the dimensions of predictive accuracy, computational cost, memory utilization, and scalability, we deliver a comprehensive view of the practical trade-offs underlying long-sequence recommendation.」とメモリ機能を意識したベンチマーク。本論文が対象としているのは、モデルそのものによる長文圧縮での扱いであり、AgenticRAGの派生形としてのAI Memoryとは異なる。
- リポジトリはAnonymized Repository – Anonymous GitHub
- Continual GUI Agents [47.9]
これはGUIエージェントがシフトしたドメインと解像度の下で連続的な学習を行うのに必要な新しいタスクである。 既存のメソッドは、UIインタラクションポイントとフラックスシナリオのリージョンの多様性のため、GUIディストリビューションが時間とともに変化するため、安定した基盤を維持することができません。 本稿では2つの新しい報酬を通じて連続的な学習を安定化する新しい強化微調整フレームワークであるGUI-AiF(GUI-AiF)について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:06:31 GMT)
- 流動的なGUIという問題意識のもと、「To address this, we introduce GUI-Anchoring in Flux (GUI-AiF), a new reinforcement fine-tuning framework that stabilizes continual learning through two novel rewards: Anchoring Point Reward in Flux (APR-iF) and Anchoring Region Re- ward in Flux (ARR-iF).」を提案。