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@vintcessun: 一块能跨模型插拔的“知识硬盘”——难点不在搬记忆表,而在为目标模型配好读头。 https://arxiv.org/abs/2608.17050 论文先用源模型训练 Engram 哈希记忆,再冻结记忆与目标骨干,仅训练 reader 完成寻…

X AI KOLs Timeline · 5天前 缓存

该论文提出一种通过目标侧reader适配实现跨模型记忆迁移的方法,使用Engram哈希记忆和轻量级reader,在问答任务中实现38.8分,并适用于Agent记忆的更新和审计。局限是仅测试到9B模型,缩放规律未知。

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