The Price of Scale in Proactive Memory Recall
主动记忆召回中的规模代价：误报随记忆库增大的幂律恶化与控制
🧭 Agent 长期记忆主动召回 ★ 深度解读
Zhejiang Sci-Tech University
证明主动召回门控的误报率随存储规模幂律上升，提出免标签 conformal 门控并验证其控制误报
📌 工作参考价值（4 点）
- 做主动 push/选品/召回时不要用固定相似度阈值：先对每个用户/上下文做 per-cue z-score 标准化，再让阈值随候选池 N 增长；embedding 分数用 √(2 ln N) 量级，词法 tf-idf 用 ln N 更快，否则 N 从几十到几千误报会从 5% 飙到 80%+。
- 无标签门控可直接落地：用用户历史 session/消息作为 reference，对当前候选打分，计算 conformal p-value（rank = (1 + #{ref ≥ current})/(K+1)），设定 α=0.05 即有有限样本 FPR 保证；适合 push 文案/商品/消息的发送决策，无需标注是否打扰。
- 两阶段 LLM judge 值得用：先用向量/词法召回 top-5 候选，再让 LLM 读候选判断是否打扰/相关；在 N=2048 时 14B judge 达到 28% hit@4% FA，优于纯相似度 gate，但延迟和成本更高，且要确保召回覆盖（top5 含 evidence 仅 36%-65%）。
- 容量受表示分离度限制，投入 embedding 质量/多模态上下文比堆更多记忆更划算：binormal 模型下容量随分离度平方指数增长；当候选池极大且 score 分布重叠大时，可控误报下的命中率会掉到个位数。