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Belief Memory: Agent Memory Under Partial Observability
यह शोधपत्र BeliefMem को प्रस्तुत करता है, जो LLM एजेंटों के लिए एक संभाव्य स्मृति ढांचा (probabilistic memory framework) है, जो आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरण (partially observable environments) में एकल नियतात्मक निष्कर्षों (single deterministic conclusions) के प्रति प्रतिबद्ध होने के बजाय अपडेट की गई संभावनाओं के साथ कई संभावित निष्कर्षों को बनाए रखकर स्व-सुदृढ़ त्रुटियों (self-reinforcing errors) को कम करता है, जिससे दीर्घ-संदर्भ बेंचमार्क (long-context benchmarks) पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।