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ConvMem：借鉴卷积结构的免训练长文本记忆框架
首次出现 · 2026/9/10 00:53最近活动 · 2026/9/10 00:53
面对超长文本，序列化逐步更新记忆往往伴随高延迟与误差累积。ConvMem 将带有提示词的大模型视作卷积核，通过分层卷积将原本线性的记忆链条压缩为对数深度的树状结构。框架引入步幅配置与跳跃连接，在 RULER 等多跳问答基准上，无需微调即可并行完成长程证据的捕捉与聚合。
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