Newest papers

Remembering Through Change: Provenance-Preserving Hypergraph Memory for Multimodal Agents

Jielong Tang, Ling-An Zeng, Xujie Yuan, Xiao Dong, Zhiqian Xia, Qingfeng Li, Shixiong Kai, Kaichao Liang · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29995 · open-access PDF

Arabic

لا تزال الذاكرة طويلة الأمد للجهات المتعددة الأطراف تحدياً، لأنها تحتاج إلى الحفاظ على الأدلة البسيطة البصرية في الوقت الذي تتبع تطور المؤسسة عبر جلسات.الذاكرة القابلة للتخزين موجودة تكسير الصورة إلى النص، غالباً ما تترك التفاصيل التمييزية البصرية، في حين أن الذاكرة التي تخزين الذاكرة تحافظ على الإحصاءات الخضراء، ولكنها تحاول أن تشارك بالتأكيد الذاكرة المتعددة مع هوية المؤسسة المستمرة وتتبع حالة تطورها.لتحقيق هذه القيود، ونحن نقدم MHG-Mem، وهي الذاكرة المتعددة الأطراف التي تنظم وحدها هوية المؤسسة، والتطور المستمر، والقدرة على التحقق.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Long-term memory for multimodal agents remains challenging, as it must preserve fine-grained visual evidence while tracking entity evolution across sessions. Existing abstraction-based memories compress images into text, often discarding visually discriminative details, whereas pixel-preserving memories retain raw observations but struggle to reliably associate diverse observations with persistent entity identities and track their evolving states. To address these limitations, we propose MHG-Mem, a multimodal hypergraph memory that jointly organizes entity identity, state evolution, and proven

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange