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斯坦福大学提出AutoMem方法，通过让模型学会管理记忆（选择性遗忘）而非扩大参数，使320亿参数小模型性能翻倍并追平顶级大模型，揭示了记忆管理比模型规模更重要。
AutoMem 引入了一个框架，将记忆管理作为 LLM 的可训练技能进行自动化学习，通过优化记忆结构和熟练度，将长期任务的性能提升 2-4 倍。