reader-adaptation

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。

本文研究了跨模型记忆转移，证明了目标端读取器适配对于在不同大型语言模型间使用冻结记忆表至关重要。它介绍了可重用知识工件的方法，并支持可选适配以改善对齐。