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Safin-1引入了一个基础模型家族，具备记忆原生状态演化，以实现内在安全能力，并使用MARCH架构进行选择性记忆检索和持久状态适应。
Safin-1 提出了一种记忆路由架构，将安全作为基础模型中的内部演进状态嵌入，无需外部约束即可实现自适应安全改进。
The paper proposes Source-Centered State Evolution (SCSE), a method for looped Transformers that reconciles input conditioning with reference-preserving shared recurrence, improving recurrent quality frontiers across multiple benchmarks.
LongDS是一个用于评估AI智能体在源自Kaggle笔记本的长程、多轮数据分析任务上的基准测试；实验表明，最佳模型仅能达到48%的准确率，且随着轮数增加准确率显著下降。
本文重新思考长期AI智能体记忆的数据基础，认为当前的数据库范式存在不足。它引入了受控演化记忆（GEM），一种包含状态级别操作符和正确性条件的形式化方法，并提出了一个名为MemState的原型，构建在属性图后端之上。