ConvMem: Convolutional Memory for Long-Context Reasoning

📄 arXiv: 2609.10441v1 📥 PDF

作者: Hongming Zhang, Zhaozhen Gu, Fengshuo Bai, Ming Hao, Qingyang Zhang, Yuanyuan Wang, Shiyang Tang, Yanna Wang, Bo Xu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-09-09

💡 一句话要点

提出ConvMem以解决长上下文推理问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长上下文推理 卷积神经网络 无训练模型 信息捕获 多核卷积 自然语言处理 推理效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理长上下文时存在固定上下文限制，导致推理效率低下和高延迟。
  2. ConvMem通过将长上下文推理转化为层次卷积，利用可配置步幅和跳跃连接来增强证据捕获与传播。
  3. 实验结果显示，ConvMem在多个基准测试中优于无训练基线，且有效避免了过拟合问题。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）展现了令人印象深刻的能力，但在处理极长上下文时常常面临固定上下文限制的问题。为了解决这一问题，现有的顺序方法如MemAgent通过分段读取文本并迭代更新固定大小的内存来扩展有效上下文。然而，这种顺序范式存在高延迟和需要昂贵的强化学习（RL）训练的问题，可能导致在特定数据集上的过拟合。为克服这些局限性，我们提出了ConvMem，一个无训练、可高度并行化的框架，将长上下文推理重新构造为层次卷积。ConvMem将特定查询提示的LLM视为卷积核，层次性地总结文本段落，缩短推理路径。实验结果表明，ConvMem在RULER-HotpotQA和RULER-2WikiMultiHopQA上超越了无训练基线，并避免了RL训练模型在分布外任务中常见的过拟合风险。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在处理极长上下文时的固定上下文限制问题。现有的顺序方法如MemAgent虽然能够扩展有效上下文，但其高延迟和强化学习训练的需求使其在效率和泛化能力上存在不足。

核心思路：ConvMem的核心思路是将长上下文推理重新构造为层次卷积，通过将LLM视为卷积核，层次性地总结文本段落，从而缩短推理路径。这种设计使得推理过程从线性链转变为对数树，显著提高了推理效率。

技术框架：ConvMem的整体架构包括多个模块：首先，输入文本被分段处理；然后，使用可配置步幅和跳跃连接进行层次卷积；最后，利用多核卷积将复杂查询分解为独立的语义通道。

关键创新：ConvMem的主要创新在于其无训练的特性和高度并行化能力，能够有效避免传统RL训练模型的过拟合问题，并在推理过程中减少错误累积。

关键设计：在ConvMem中，关键设计包括可配置步幅和跳跃连接的使用，以确保信息的有效捕获与传播。此外，多核卷积的引入使得复杂查询可以被解耦为多个语义通道，从而提高了模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在RULER-HotpotQA和RULER-2WikiMultiHopQA的实验中，ConvMem显著超越了无训练基线，展示了其在长上下文推理中的优越性能，具体提升幅度未详细说明，但实验结果表明其有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

ConvMem的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要处理长文本或复杂查询的自然语言处理任务中，如问答系统、信息检索和对话系统等。其高效的推理能力和避免过拟合的特性使得其在实际应用中具有广泛的前景。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities, they often struggle with extremely long contexts due to fixed context limits. To address this, sequential approaches like MemAgent extend the effective context by reading text in segments and iteratively updating a fixed-size memory. However, this sequential paradigm suffers from high latency and requires costly reinforcement learning (RL) training, which can lead to overfitting on specific datasets. To overcome these limitations, we propose ConvMem, a training-free, highly parallelizable framework that reformulates long-context reasoning as a hierarchical convolution. Inspired by CNNs, ConvMem treats an LLM prompted with a specific query as a convolutional kernel. This kernel summarizes text segments hierarchically, shortening the reasoning path from a linear chain into a logarithmic tree. Specifically, ConvMem integrates \textit{Configurable Strides} and \textit{Skip Connections} to ensure robust evidence capture and propagation, while employing \textit{Multi-Kernel Convolution} to decompose complex queries into disentangled semantic channels. This design not only mitigates error accumulation but also enables massive parallelization across both text segments and reasoning threads. Experiments on RULER-HotpotQA and RULER-2WikiMultiHopQA demonstrate that ConvMem outperforms training-free baselines and avoids the risk of overfitting to parametric priors often observed in RL-trained models on out-of-distribution tasks.