强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”

Mem-α 首次将强化学习应用于大模型记忆管理，通过三层记忆架构和多维奖励机制，使模型能自主学习何时、如何存储与更新信息。实验表明，其在精确检索与长期理解任务中全面超越现有方法，记忆占用减少近50%，并在训练长度仅30K tokens的情况下，成功外推至474K tokens以上，准确率从38.9%提升至64.2%，展现出强大泛化能力，推动智能体记忆系统从规则驱动向学习驱动转变。
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