ConMem面向钢铁设备长期巡检，将日志切分为功能证据单元，并以Shapley风格方法估计其对诊断的贡献，在固定记忆预算下保留高价值信息。论文报告QA准确率76.0%，相较直接可比基线更优；相比朴素8K上下文LLM，输入token减少88.2%、响应时间减少86.6%，并在三轮巡检中保留密封磨损早期信号。
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