記憶張量開源記憶原生模型 MemT 1.0 系列
2026/10/20 — 10/21 23:27·2 個來源（全部）·2 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- 據 36 氪報道，記憶張量釋出並開源 MemT 1.0 系列，含 288B 的 MemT-1.0-Flash 與 36B 的 MemT-1.0-Nano，啟用引數分別為 17B 和 3B。
- 該系列把可持續存在、可更新的內部記憶納入模型計算，歷史資訊與任務經驗可在後續任務中自動呼叫，無需再次提供原始歷史文本。
據 36 氪報道，記憶張量釋出並開源 MemT 1.0 系列，含 288B 的 MemT-1.0-Flash 與 36B 的 MemT-1.0-Nano，啟用引數分別為 17B 和 3B。該系列把可持續存在、可更新的內部記憶納入模型計算，歷史資訊與任務經驗可在後續任務中自動呼叫，無需再次提供原始歷史文本。
最新進展新研究介紹了 MemT-1.0，這是一種將記憶體作為模型計算內在組成部分的新型架構，旨在實現基礎模型的持續資訊積累。該架構在每輪對話中使用 Gated DeltaNet-2 穩定 token 級記憶體更新，並通過 Mixture-of-Storage 擴充套件原生記憶體容量。
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新研究介紹了 MemT-1.0，這是一種將記憶體作為模型計算內在組成部分的新型架構，旨在實現基礎模型的持續資訊積累。該架構在每輪對話中使用 Gated DeltaNet-2 穩定 token 級記憶體更新，並通過 Mixture-of-Storage 擴充套件原生記憶體容量。
瞭解大模型原生記憶體架構 MemT-1.0 的設計思路與持續記憶機制。
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據 36 氪報道，記憶張量釋出並開源 MemT 1.0 系列，含 288B 的 MemT-1.0-Flash 與 36B 的 MemT-1.0-Nano，啟用引數分別為 17B 和 3B。該系列把可持續存在、可更新的內部記憶納入模型計算，歷史資訊與任務經驗能在後續任務中自動呼叫，無需再次提供原始歷史文本。
關注記憶機制與開源模型選型的讀者可留意。
36氪AI 評分 67
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