REMORY残差软记忆token压缩长上下文

Hanchen Xia 等在 arXiv 论文（2610.11287v2）摘要中提出 REMORY，一种神经记忆网络：在文本摘要之后追加一段由历史与摘要条件生成、长度有界的软记忆 token，帮助冻结的大语言模型在有限上下文中逼近完整历史下的后续决策。 基于论文摘要的结果：在 SummHay 上，REMEMORY 在洞察覆盖率几乎不变的情况下提升来源归因，仅用 5.2% 的输入位置即接近完整上下文的联合得分；在 Qwen3.8-27B 和 GLM-5.3-Flash 的长程智能体基准上，残差记忆带来一致的增益，减少重复工具输出与工具错误。以上均为摘要所声称，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。