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GoldWorm 是一个用 Rust 编写的原生认知引擎，利用秀丽隐杆线虫的 302 个神经元连接组（经过生物学映射），通过透明、零信任架构处理语言，具备双流处理机制和赫布型联想记忆功能。
本文提出H-Res，一种通过塑形关联记忆的能量景观来适应大型Transformer模型的方法，无需修改权重或添加提示，保留了记忆容量，且性能优于LoRA。
介绍FERNme，这是一个面向AI智能体的开源记忆层，使用模糊Hebbian图模拟联想记忆，支持零LLM写入、持久化、遗忘及用户所有权等功能。
本文研究Engram模块（一种关联记忆机制）在自回归图像生成中是提供内容可寻址检索，还是仅作为门控架构的侧通路。
Tensor Cache 引入了一种两级缓存机制，将滑动窗口注意力中驱逐的键值对压缩成固定大小的关联记忆，从而在无需无界内存增长的情况下改进长上下文语言建模。
本文介绍了变分线性注意力（VLA），这是一种用于稳定长上下文 Transformer 中线性注意力机制记忆状态的方法。VLA 将记忆更新重构为在线正则化最小二乘问题，证明了状态范数的有界性，并展示了相较于标准线性注意力和 DeltaNet 显著的速度提升以及更高的检索准确性。
# HeLa-Mem: Hebbian Learning and Associative Memory for LLM Agents 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16839](https://arxiv.org/html/2604.16839) Jinchang Zhu1,∗,a, Jindong Li1,∗, Cheng Zhang2,∗, Jiahong Liu3, Menglin Yang1,†,b 1香港科技大学（广州） 2吉林大学 3香港中文大学 [email protected] [email protected] ∗同等贡献 †通讯作者 ###### 摘要 长...