记忆张量开源记忆原生大模型 MemT 1.0

记忆张量正式发布并开源记忆原生大模型 MemT 1.0，将架构拆分为通用主干网络与动态记忆状态。模型采用 Mixture-of-Storage 结构配合 token 级别门控机制，可在脱离原始文本的情况下自主更新固定体积的记忆矩阵；在 256K token 历史下端到端推理速度提升至约 3.99 倍，代码与权重已在 GitHub 和 Hugging Face 开源。