MemT-1.0发布内存原生架构

发生了什么

据Hugging Face Papers与社区分析，MemT-1.0引入内存原生架构，将内存整合进模型计算层。该架构采用Gated DeltaNet-2实现令牌级内存更新，并结合混合存储（Mixture-of-Storage）扩展容量。在128K上下文长度下，MemT-1.0-Nano相比全上下文KV缓存，推理速度提升约1.86倍，持久化存储需求降低66倍。模型通过两阶段训练流程，在保持通用能力的同时提升了智能体任务表现。