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AI 综述
MemTensor于2026年10月22日开源原生记忆架构模型MemT-1.0,提供36B Nano与288B Flash两档尺寸,并发布66页技术报告。据代表性报道,该模型在标准Transformer Block旁并联Native Memory Block,通过擦除门、写入门与遗忘门实现Token级动态状态更新,并以Mixture-of-Storage机制扩展记忆容量。报道中的数据称,在256K历史下显存从5.06 GiB降至40 MiB,首字延迟在512到256K之间保持在104–112 ms。目前尚无后续发展事实。
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MemTensor 开源原生记忆模型 MemT-1.0，含 36B 与 288B 两档事件进展
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- 来源：阿易 AI Notes
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10月22日
阿易 AI Notes
MemTensor 开源原生记忆模型 MemT-1.0，含 36B 与 288B 两档
MemTensor 团队开源原生记忆架构模型 MemT-1.0，提供 36B Nano 与 288B Flash 两档尺寸，并发布 66 页技术报告。模型在标准 Transformer Block 旁并联 Native Memory Block，通过擦除门、写入门与遗忘门实现 Token 级动态状态更新，并以 Mixture-of-Storage 机制扩展记忆容量。据文中数据，256K 历史下显存从 5.06 GiB 降至 40 MiB，首字延迟在 512 到 256K 之间保持在 104–112 ms。