发布HiMA-Ecom电商多智能体记忆基准

Junxing Hu 等作者发布 HiMA-Ecom，一个面向电商助手层级多智能体系统的长期记忆基准，含 22.8K 实例，其中 17.7K 带上下文记忆条目，并配套智能体级微调数据与系统级监督用于端到端多智能体强化学习。 论文同时提出 HiMA-R1 方法，通过方差缩减组相对策略优化（VR-GRPO）控制轨迹的上下文预算。作者称，基于 3B 和 7B 开源模型构建的智能体在基准上与 DeepSeek-R1 相当，平均超过 DeepSeek-V3 6.0 分。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。