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MemT 1.0 Nano
MemT 1.0 Nano
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MemTensor 开源具有长历史记录能力的内存原生 AI 模型
中国 AI 公司 MemTensor 已开源其 MemT 1.0 系列模型，该系列模型设计有可训练的内存状态，可处理长对话历史。MemT-1.0-Flash 模型拥有 2880 亿总参数，其中 170 亿为活跃参数，而 MemT-1.0-Nano 模型拥有 360 亿总参数，其中 30 亿为活跃参数。MemTensor 声称，与传统的上下文窗口方法相比，这些内存原生模型提供了显著更快的推理速度和大大降低的存储需求。
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MemT-1.0架构将内存原生集成到基础模型中
研究人员推出了一种新颖的MemT-1.0架构，旨在使内存成为基础模型的内在组成部分，从而实现信息的持续积累和利用。这种内存原生方法基于Metis构建，并结合了带有存储混合（Mixture-of-Storage）的Gated DeltaNet-2，旨在提高长上下文效率和智能体任务性能。MemT-1.0系列（包括Nano和Flash变体）在保持通用能力和提高智能体任务成功率的同时，与传统方法相比，在速度和存储方面都有显著提升。