记忆张量发布开源记忆原生大模型MemT 1.0

记忆张量团队发布并开源记忆原生大模型 MemT 1.0，论文、模型和代码均已公开。该模型把记忆内化进底层架构，在 Transformer 层加入与注意力并行的原生记忆块，主干权重不做修改，由模型自己读写、更新和调用记忆。 在 11 项系统记忆基准测试中，闭卷作答的 MemT-1.0-Flash 和 MemT-1.0-Nano 均分分别为 50.6 和 47.0，据称领先同组最强参数化记忆基线 12.5 分和 8.9 分。技术报告还显示，把 4 万多条代码轨迹总结出的 1,040 条经验写入记忆后，SWE-bench Verified 上三次全对的比例从 54.0% 升至 61.6%，与把经验直接塞进对话持平。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。