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Memora 是一个可扩展的 AI 智能体记忆系统，它将存储与检索解耦，在长周期任务上实现了最先进的性能，同时使用的 token 数量减少了高达 98%。该研究发表于 ICML 2026。

本文指出了连续奖励模型在强化学习中的过度敏感问题，即同等质量的回复被赋予不同的分数，并提出了一种使用蒙特卡洛dropout的离散化技术，以减少这种过度敏感，同时保持区分能力，从而得到更好的策略并减少奖励破解。