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ElasticMem 为 LLM 智能体引入了一种可学习的潜在记忆机制，该机制能够自适应地为检索到的记忆分配可变预算，从而在减少 token 成本的同时，提升内存密集型问答和具身智能体任务的性能。
作者报告成功在单个 MI300X 上使用 Qwen2.5-32B 和 FAISS 运行 MRCR v2，实现 1M 上下文长度，并以低成本获得有竞争力的分数。