MemT 1.0 发布：迈向记忆原生演进

MemT 1.0 宣称开源记忆原生基础模型系列，将持久、可更新的内部记忆纳入模型计算，使历史信息与任务经验可在后续任务中保留和调用。发布 MemT-1.0-Flash 与 MemT-1.0-Nano，总参数 288B/36B、激活参数 17B/3B；在 11 个记忆基准上平均得分 50.6 和 47.0，称在参数化记忆方法中分列第一、第二，测试条件为查询上下文不提供原始历史文本。

AI推荐理由 MemT 1.0 声称将持久可更新内部记忆集成进模型计算，发布 Flash 与 Nano 两个规格（288B/17B 激活、36B/3B 激活），并称在 11 个记忆基准上平均 50.6 和 47.0，在参数化记忆方法中排第一、第二。信息具体且涉及新模型，但来源为社区发布帖，基准细节与对比范围未在摘要中展开，需谨慎看待自报成绩。