🧠 「記憶は検索されるのではなく、再構成される」——LLMエージェントのメモリを、一度きりの検索から推論しながら掘り進む方式に作り変えた研究がICML 2026に採択されました。 タイトル: Memory is Reconstructed, Not Retrieved: Graph Memory for LLM Agents URL: 🧠 概要 提案手法MRAgentは、連想記憶グラフと「能動的再構成メカニズム」を組み合わせたLLMエージェントのメモリ手法です。LLMの推論をメモリアクセスそのものに組み込み、推論中に見えてきた証拠をもとに検索パスを反復的に探索していきます。 ❓ 解決する課題 既存のメモリ拡張エージェントの多くは「まず検索→次に推論」という固定パイプラインでした。 ・最初のクエリだけで一度きりに取り出すため、推論の途中で重要だと分かった手がかりを使い直せない ・長い対話履歴から多段で証拠をたどる質問に弱い 💡 方法論と提案手法 メモリをCue（手がかり）・Tag（意味的な橋渡し）・Content（内容）の3種ノードを持つグラフで表現します。 ・まず関連するTagを選び、次にCueとTagの両方を条件にContentを取得する2段階検索 ・「どの方向に探すか」と「何を取り出すか」を分離し、組合せ爆発を回避 ・推論中の状態を保持し、新たな手がかり（例:「7月」という時間軸）を発見して未到達の証拠まで辿れる 🎯 ユースケース 長期記憶が必要な対話エージェントや、複数セッションをまたいで事実を組み合わせるアシスタントに有効です。十分な証拠が集まったとLLM自身が判断して探索を打ち切るため、無駄な検索も抑えられます。 📊 実験結果 ・LoCoMoでGeminiのスコアが68.31%→84.21%（相対+23.3%）、Claudeで75.88%→90.19% ・LongMemEvalで53.01%→72.95%（相対+37.6%）。マルチホップや時間推論で特に強い ・トークン消費は118kとベースライン（245k〜3,268k）より大幅に少なく、性能と低コストを両立 #LLMエージェント# #メモリ#

MAGES.の開発チーム「未来ガジェット研究室」が「東京ゲームダンジョン14」に初出展 ・新作FPS「Juggernaut」を含む3作品をラインナップ ・未来ガジェット研究室は，MAGES.の少人数制の開発チームだ

ウズプロダクションさんの「MIRAGE」に招待いただきました！ 目の前で物語が進んでいき、本当にその世界の中に入り込んだような感覚。 特に印象的だったのが光の使い方。 現実と回想、そして物語の中。 照明によって時間軸が切り替わっていく演出。ぐっと引き込まれました。 #イマーシブMIRAGE#

C108新刊「Stellar Mirage」 DL版販売開始です！✨ 48枚＋写真集未収録13枚、 合計61枚の高画質写真を収録しています！💗 紙版には入っていない写真もぜひ見てね！

C108 新刊①『Stellar Mirage』表紙 日曜日 南2 h-35ab スターレイル写真集です！✨ キュレネ・花火・ホタルの3キャラクターを収録しています！💓 #C108新刊# #C108#

いつか必ずMAGenterのDVD発売すると思うんやけど特典映像はIMP.の寝る前クイズパート2とかにせえへん❓❓❓❓ガチで寝る前クイズおもろすぎたんで続編求めてます‼️ あとそろそろYouTubeで寝起きドッキリしましょう⁉️⁉️⁉️⁉️ これマジでボケとかなしで言うてるからね⁉️⁉️⁉️⁉️わかる⁉️⁉️⁉️⁉️伝わる⁉️⁉️⁉️

今年はメイジさん(@Mage_Industry )とfkenさん(@fken69 )のところでお写真展示していただきました✨ どちらもお気に入りのﾛｹ撮影お写真なので飾っていただけて嬉しいです🫶🏻✨️ #コスナビ展# #レガシー2025#