記憶張量開源首個記憶原生基座模型 MemT 1.0
記憶張量發布並開源 MemT 1.0，稱其為業內首個記憶原生基座模型，歷史資訊被編碼為可更新的內部記憶狀態，隨每輪對話逐 token 更新並可跨會話儲存恢復。兩個版本為 MemT-1.0-Flash（288B 引數、17B 啟用、336M 動態記憶）與 Nano（36B 引數、3B 啟用、10M 動態記憶）。
把記憶從外掛文字庫改為模型內部可訓練引數，並開源權重與技術報告，還給出 SWE-bench 提升和長上下文推理加速的具體倍數，對做 Agent 長期記憶與開源模型部署的團隊最有參考價值。
原標題：MemT 1.0发布：迈向递归自我改进，让记忆成为模型内生能力
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| 評分 | 74 / 78（平均 76，門檻 65） |
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| 狀態 | 精選 |
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