记忆张量开源MemT 1.0记忆原生模型
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记忆张量开源MemT 1.0记忆原生模型
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AI 综述
记忆张量（MemTensor）开源发布MemT 1.0系列记忆原生模型，在选定Transformer模块中增加与注意力并行的记忆计算通路。该系列包含两款：MemT-1.0-Nano总计36B参数、激活3B，基座为Qwen3.6-35B-A3B；MemT-1.0-Flash为288B参数、激活17B，基座是经过进一步后训练的DeepSeek-V4-Flash。
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最新进展10月20日 20:50
记忆张量开源MemT 1.0：把记忆原生焊进Transformer报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- 量子位记忆张量开源MemT 1.0：把记忆原生焊进Transformer
记忆张量开源发布MemT 1.0系列记忆原生模型，包含36B参数、激活3B的MemT-1.0-Nano（基于Qwen3.6-35B-A3B）和288B参数、激活17B的MemT-1.0-Flash（基于DeepSeek-V4-Flash），在选定Transformer模块中增加与注意力并行的记忆计算通路。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。