CTWMメモリを縮小再現したら最初は惨敗、原因を直したら論文通りの傾向が出た話

要約 長期間動き続けるLLMエージェントが外部メモリを「凍結した世界モデル」として使うと、記憶が少数の「コア」状態に集中し、稀にしか訪れない「テール」状態の予測誤差が蓄積していく——という現象を報告した論文 Heavy-Tailed Memory Traces in Long-Horizon Language Agents(arXiv:2610.00010)を見つけた。

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