https://hytn.github.io/zh/tags/agent-memory/Agent MemoryHugoBlox Kit (https://hugoblox.com)zh-HansMon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000https://hytn.github.io/media/icon_hu_f8adbb0bad30775f.pnghttps://hytn.github.io/zh/tags/agent-memory/https://hytn.github.io/zh/projects/memt-1.0/Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000https://hytn.github.io/zh/projects/memt-1.0/<p>🧠 <strong>我的角色：技术顾问，负责模型的强化学习部分</strong></p> <p> · <code>开源一周下载 10 万+</code></p> <p>MemT-1.0 将记忆作为模型固有的计算能力而非外部检索：通过动态局部记忆与可训练的超记忆（hyper memory），在固定大小的持久记忆状态中沉淀历史交互，推理时无需重读原始文本即可跨会话调用过往信息。</p> <p><strong>核心成果：</strong></p> <ul> <li>⚡ 在 128K 历史长度下，Nano 模型相比全上下文 KV 缓存实现约 1.86 倍端到端推理加速与 66 倍持久化存储压缩</li> <li>📈 在参数化记忆基线上平均领先，与检索增强方法持平，并基本保持通用能力</li> <li>📦 2026 年 10 月开源 Nano（36B-A3B）与 Flash（288B-A17B）两个模型及 66 页技术报告，发布一周下载量突破 10 万次</li> </ul>https://hytn.github.io/zh/publications/arxiv2026-memt/Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000https://hytn.github.io/zh/publications/arxiv2026-memt/https://hytn.github.io/zh/publications/emnlp2026-atommem/Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000https://hytn.github.io/zh/publications/emnlp2026-atommem/