MemTensor/MemT-1.0

MemT-1.0 是一类把「长期记忆」直接做进模型计算里的记忆基础模型，可以理解为给 LLM 装上一块随交互不断演化的原生记忆区，而不是每轮都把完整历史塞回上下文。它包含动态本地记忆和可训练的超记忆两部分，推理时无需回看原始对话，持久状态大小恒定，在 128K 历史长度下比全量 KV cache 省约 66% 存储。项目提供基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 Nano 和基于 DeepSeek-V4-Flash 的 Flash 两个规格，并在 11 个记忆基准上取得参数化记忆方法中的前两名，还演示了把过往编码经验存进原生记忆、在长程 agentic coding 中复用的做法。适合做 Agent 应用、长对话产品或关注记忆机制与推理成本的算法工程师看；如果你只做前端、运维或不涉及长上下文的常规 LLM 调用，关系不大。

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