マルチターンの対話生成のためのコンテキスト駆動型増分圧縮

長文対話生成におけるコンテキスト圧縮の課題に対応。既存手法の限界を指摘し、会話の動的な性質を考慮した新しいアプローチを提案。クロスツターンでの記憶共有や修正を可能にし、情報損失やエラーの累積を防ぐことを目指す。

• 多ターンの対話生成におけるコンテキスト圧縮の効率と頑健性を向上させる「C-DIC」が提案された。
• 対話を複数のスレッドに分解し、スレッドごとに更新可能な圧縮状態を対話メモリに格納する。
• 各ターンで「取得、修正、書き戻し」ループを実行し、ターン間の情報共有と古いメモリの更新を行う。
• ICML 2026で採択され、長文対話ベンチマークで数百ターンにわたり安定した推論レイテンシとパープレキシティを示した。