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REMORY：用残差记忆令牌压缩长上下文
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AI 综述
REMORY 是一种神经记忆网络，思路是在文本摘要之外额外生成有限数量的 soft memory token，帮助冻结的 LLM 逼近使用完整历史时的续写效果。根据 2026-10-09 发表于 arXiv（Computation and Language）的一手报道，在 SummHay 基准上，REMORY 仅用 5.2% 的输入位置即接近全上下文联合得分，同时来源归因提升，洞察覆盖率几乎不变。目前公开信息仅包含该论文报道，尚无后续独立验证或第三方复现结果。
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10月9日
- arXiv · Computation and LanguageREMORY：学习残差记忆以压缩上下文
REMORY 是一种神经记忆网络，在文本摘要之外生成有限数量的 soft memory token，帮助冻结的 LLM 逼近使用完整历史时的续写效果。在 SummHay 上，REMORY 仅用 5.2% 的输入位置即接近全上下文联合得分，来源归因提升而洞察覆盖率几乎不变。
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