算法论文8
ICML 2025:M+框架突破LLM记忆限制
机器之心
AI 摘要
加州大学圣地亚哥分校团队提出M+框架,在MemoryLLM基础上扩展长期隐空间记忆。它突破上下文窗口限制,提升模型有效记忆跨度,减少GPU使用,为下一代语言模型发展助力。
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ICML 2025 | M+框架来了,增加LLM隐空间记忆,不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架,在MemoryLLM之上,将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+,显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题,为下一代语言模型提供支撑。

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