arXiv 2026年10月7日作者提出并研究“记忆过度依赖”这一推理期失效模式：当检索到的良性记忆与当前查询仅部分证据重叠时，记忆会误导推理；他们据此提出即插即用的 MemTrim，在写入时把记忆分解为证据单元并存入 trie，在读取时删除与查询重复或冲突的证据、保留记忆独有信息，并在支撑证据变化时抑制旧答案，从而在多个基准、模型与记忆架构上降低记忆导致的错误，同时保留记忆在任务一致情形下的收益。作者提出并研究“记忆过度依赖”这一推理期失效模式：当检索到的良性记忆与当前查询仅部分证据重叠时，记忆会误导推理；他们据此提出即插即用的 MemTrim，在写入时把记忆分解为证据单元并存入 trie，在读取时删除与查询重复或冲突的证据、保留记忆独有信息，并在支撑证据变化时抑制旧答案，从而在多个基准、模型与记忆架构上降低记忆导致的错误，同时保留记忆在任务一致情形下的收益。MemTrim 在证据级索引记忆，将部分重叠下的记忆误用错误率从 11.6% 降至 0.6%作者提出并研究“记忆过度依赖”这一推理期失效模式：当检索到的良性记忆与当前查询仅部分证据重叠时，记忆会误导推理；他们据此提出即插即用的 MemTrim，在写入时把记忆分解为证据单元并存入 trie，在读取时删除与查询重复或冲突的证据、保留记忆独有信息，并在支撑证据变化时抑制旧答案，从而在多个基准、模型与记忆架构上降低记忆导致的错误，同时保留记忆在任务一致情形下的收益。作者提出并研究“记忆过度依赖”这一推理期失效模式：当检索到的良性记忆与当前查询仅部分证据重叠时，记忆会误导推理；他们据此提出即插即用的 MemTrim，在写入时把记忆分解为证据单元并存入 trie，在读取时删除与查询重复或冲突的证据、保留记忆独有信息，并在支撑证据变化时抑制旧答案，从而在多个基准、模型与记忆架构上降低记忆导致的错误，同时保留记忆在任务一致情形下的收益。