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CAPTURE: Disentangling Preference Drift from Memory Poisoning in Personalized LLM Agents
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CAPTURE の核心は、単にメモリの改ざんを防ぐことではなく、メモリ更新における「設定の変更」と「悪意のある注入」に固有の曖昧さを認識し、信念追跡を使用してこの不確実性を明示的にモデル化することです。これは、パーソナライズされたエージェントのセキュリティ防御ラインがルール フィルタリングから確率的推論に進化していることを意味します。
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