Axis-LoRA：按轴 LoRA 适配器改进个人记忆检索

Dohoon Kim 等人发布论文 Axis-LoRA，提出一种按轴适配器：在冻结的稠密嵌入模型内部放置时间、地点、人物、事件四个 LoRA 分支，并通过逐查询门控组合，以弥补嵌入模型对这四类信号编码不足的问题。论文称，在三个标准嵌入模型上于 LongMemEval、ATM-Bench 和 LoCoMo 三个基准评测，该方法使四基准平均 R@10 提升 1.28 至 1.56 个百分点，且只需训练基础模型的小部分参数，使用小型轴反事实训练集。代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。